Soluciones avaliação de modelos de IA ajustadas a tus proyectos

Usa herramientas avaliação de modelos de IA configurables que se adaptan perfectamente a tus demandas y objetivos.

avaliação de modelos de IA

  • Un tutorial práctico que demuestra cómo orquestar agentes de IA de estilo debate usando LangChain AutoGen en Python.
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    ¿Qué es AI Agent Debate Autogen Tutorial?
    El tutorial Autogen de Debate de Agentes IA ofrece un marco paso a paso para orquestar múltiples agentes IA involucrados en debates estructurados. Utiliza el módulo AutoGen de LangChain para coordinar mensajes, ejecución de herramientas y resolución de debates. Los usuarios pueden personalizar plantillas, configurar parámetros de debate y consultar registros y resúmenes detallados de cada ronda. Ideal para investigadores evaluando opiniones de modelos o docentes demostrando colaboración IA. Este tutorial proporciona componentes de código reutilizables para orquestación integral de debates en Python.
  • Agente de IA que genera agentes adversariales y defensivos para probar y asegurar la IA conversacional mediante estrategias automatizadas de prompts.
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    ¿Qué es Anti-Agent-Agent?
    Anti-Agent-Agent proporciona un marco programable para generar agentes de IA tanto adversariales como defensivos para modelos conversacionales. Automatiza la creación de prompts, la simulación de escenarios y el escaneo de vulnerabilidades, produciendo informes de seguridad detallados y métricas. La herramienta soporta integración con proveedores populares de LLM como OpenAI y entornos locales de modelos. Los desarrolladores pueden definir plantillas personalizadas de prompts, controlar roles de agentes y programar pruebas periódicas. El marco registra cada interacción, destaca posibles debilidades y recomienda pasos de remediación para fortalecer la defensa del agente de IA, ofreciendo una solución completa para pruebas adversariales y evaluación de resiliencia en despliegues de chatbots y asistentes virtuales.
  • Biblioteca de código abierto para la interpretabilidad de modelos en PyTorch.
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    ¿Qué es captum.ai?
    Captum es una biblioteca extensible que proporciona implementaciones de propósito general para la interpretabilidad de modelos en PyTorch. Su objetivo es desmitificar modelos complejos de aprendizaje automático ofreciendo varios algoritmos para analizar y comprender las predicciones de los modelos. Captum incluye una variedad de métodos, como la ablación de características, los gradientes integrados y otros, que ayudan a investigadores y desarrolladores a comprender y mejorar sus modelos.
  • Encord es una plataforma de desarrollo de datos líder para equipos de visión por computadora y AI multimodal.
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    ¿Qué es encord.com?
    Encord es una plataforma avanzada de desarrollo de datos diseñada para equipos de visión por computadora y AI multimodal. Ofrece una solución de pila completa para ayudar a gestionar, limpiar y curar datos para el desarrollo de modelos de AI. La plataforma simplifica el proceso de etiquetado, optimiza la gestión del flujo de trabajo y evalúa el rendimiento del modelo. Al proporcionar una infraestructura intuitiva y robusta, Encord acelera cada paso para llevar los modelos a producción, ya sea para aplicaciones de AI predictiva o generativa.
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