Captum est une bibliothèque extensible qui fournit des implémentations à usage général pour l'interprétabilité des modèles dans PyTorch. Son objectif est de démystifier les modèles d'apprentissage automatique complexes en offrant plusieurs algorithmes pour analyser et comprendre les prévisions des modèles. Captum comprend une variété de méthodes telles que l'ablation de caractéristiques, les gradients intégrés et d'autres, qui aident les chercheurs et les développeurs à comprendre et à améliorer leurs modèles.

Teammately est l'agent IA autonome conçu pour les ingénieurs en IA afin de construire, évaluer et affiner les produits, modèles et agents d'IA. Il vous permet de définir vos objectifs, puis itère de manière autonome en utilisant les LLM, les prompts, le RAG et le ML pour obtenir des résultats dépassant l'itération manuelle de niveau humain. Teammately se concentre sur une approche scientifique du développement de l'IA, garantissant la qualité et la fiabilité grâce à des tests et des évaluations pilotés par l'IA.

Algomax est une plateforme innovante qui se concentre sur l'optimisation de l'évaluation des sorties des modèles LLM et RAG. Elle simplifie le développement complexe des prompts et offre des informations sur les métriques qualitatives. La plateforme est conçue pour améliorer la productivité en fournissant un flux de travail fluide et efficace pour évaluer et améliorer les sorties des modèles. Cette approche holistique garantit que les utilisateurs peuvent itérer rapidement et efficacement leurs modèles et leurs prompts, ce qui entraîne des sorties de meilleure qualité en moins de temps.

Le tutoriel Autogen de débat d’agents IA fournit un cadre étape par étape pour orchestrer plusieurs agents IA engagés dans des débats structurés. Il utilise le module AutoGen de LangChain pour coordonner la messagerie, l’exécution des outils, et la résolution du débat. Les utilisateurs peuvent personnaliser les modèles, configurer les paramètres de débat et consulter des logs détaillés ainsi que des résumés de chaque tour. Idéal pour les chercheurs évaluant des opinions de modèles ou les enseignants démontrant la collaboration IA, ce tutoriel offre des composants de code réutilisables pour l’orchestration de débats de bout en bout en Python.