Solutions évaluation LLM pour réussir

Adoptez des outils évaluation LLM conçus pour maximiser vos performances et simplifier vos projets.

évaluation LLM

  • Airtrain est une plateforme de calcul sans code pour l'évaluation des LLM.
    0
    0
    Qu'est-ce que Airtrain.ai LLM Playground ?
    Airtrain est une plateforme de calcul sans code robuste conçue pour les évaluations et les ajustements fins à grande échelle des modèles de langue. Elle facilite le traitement des données grâce à des outils tels que Dataset Explorer, LLM Playground et l'évaluation par lots, ce qui la rend idéale pour les équipes de données IA. Les utilisateurs peuvent télécharger des ensembles de données d'évaluation allant jusqu'à 10 000 exemples, choisir parmi divers LLM open source et propriétaires, et réaliser des solutions d'IA personnalisées et économiques.
    Fonctionnalités principales de Airtrain.ai LLM Playground
    • Calcul sans code
    • LLM Playground
    • Dataset Explorer
    • Évaluation par lots
    • Outils d'ajustement fin
    Avantages et inconvénients de Airtrain.ai LLM Playground

    Inconvénients

    Les produits sont retirés et ne sont plus disponibles
    N'est plus une plateforme indépendante

    Avantages

    Axé sur la sécurité et la personnalisation de l'IA
    A aidé à améliorer l'évaluation et la livraison des modèles IA
    Rejoint une plateforme leader d'outils pour développeurs IA (Weights & Biases) pour des capacités renforcées
    Tarification de Airtrain.ai LLM Playground
    Possède un plan gratuitNo
    Détails de l'essai gratuit
    Modèle de tarification
    Carte de crédit requiseNo
    Possède un plan à vieNo
    Fréquence de facturation
    Pour les derniers prix, veuillez visiter : https://airtrain.ai
  • Une plateforme open-source en Python pour orchestrer des tournois entre grands modèles de langage afin de comparer automatiquement leurs performances.
    0
    0
    Qu'est-ce que llm-tournament ?
    llm-tournament offre une approche modulaire et extensible pour le benchmarking des grands modèles de langage. Les utilisateurs définissent les participants (LLMs), configurent les brackets de tournoi, spécifient les prompts et la logique de scoring, et exécutent des rounds automatisés. Les résultats sont agrégés dans des tableaux de classement et des visualisations, permettant des décisions basées sur les données pour la sélection et l’ajustement fin des LLM. Le framework supporte des définitions de tâches personnalisées, des métriques d’évaluation, et l’exécution par lot en environnement cloud ou local.
Vedettes