Confident AI
Confident AI는 대형 언어 모델(LLM)을 평가하기 위해 설계된 혁신적인 플랫폼입니다. 품질 보증, 회귀 테스트 및 성능 평가를 용이하게 하여 LLM 애플리케이션이 생산 준비가 되었음을 보장합니다.
Confident AI
Confident AI는 대형 언어 모델(LLM)을 평가하기 위해 설계된 혁신적인 플랫폼입니다. 품질 보증, 회귀 테스트 및 성능 평가를 용이하게 하여 LLM 애플리케이션이 생산 준비가 되었음을 보장합니다.
Confident AI 제품 정보
Confident AI란?
Confident AI는 대형 언어 모델(LLM)을 평가하기 위한 올인원 플랫폼을 제공합니다. 회귀 테스트, 성능 분석 및 품질 보증 도구를 제공하여 팀이 LLM 애플리케이션을 효율적으로 검증할 수 있도록 지원합니다. 고급 메트릭 및 비교 기능을 통해 Confident AI는 조직이 모델의 신뢰성과 효율성을 보장하도록 돕습니다. 이 플랫폼은 개발자, 데이터 과학자 및 제품 관리자에게 적합하며, 더 나은 의사결정과 모델 성능 향상으로 이어지는 통찰력을 제공합니다.
Confident AI을 사용할 사람은?
- 개발자
- 데이터 과학자
- 제품 관리자
- 품질 보증 팀
- AI 연구원
Confident AI 사용 방법은?
- 1단계: Confident AI 플랫폼에 계정을 등록합니다.
- 2단계: 평가를 위해 LLM 모델을 업로드합니다.
- 3단계: 성능 분석을 위한 테스트 매개변수를 구성합니다.
- 4단계: 성능 메트릭을 생성하기 위해 평가를 실행합니다.
- 5단계: 플랫폼이 제공하는 결과 및 통찰력을 검토합니다.
플랫폼
- web
- mac
- windows
- linux
Confident AI의 핵심 기능 및 장점
Confident AI의 핵심 기능
- LLM 회귀 테스트
- 성능 메트릭 분석
- 모델 비교 도구
- 신뢰도 점수
- 통합 기능
Confident AI의 장점
- 모델 신뢰성 향상
- 간소화된 품질 보증 프로세스
- 결정력 향상
- 효율적인 모델 비교
- 시간 절약 평가
Confident AI의 주요 사용 사례 및 애플리케이션
- 대형 언어 모델의 품질 보증
- 모델 업데이트 시 회귀 테스트
- 다양한 LLM 구현 간 성능 비교
- AI 솔루션의 사전 배포 평가
Confident AI의 자주 묻는 질문
Confident AI 회사 정보
- 웹사이트： https://www.confident-ai.com
- 회사 이름： Confident AI
- 지원 이메일： support@confident-ai.com
- Facebook： NA
- X(Twitter)： NA
- YouTube： NA
- Instagram： NA
- Tiktok： NA
- LinkedIn： https://www.linkedin.com/company/confident-ai
Confident AI의 분석
시간 경과에 따른 방문
월별 방문 수
74.1k
평균 방문 시간
00:01:49
방문당 페이지 수
2.35
이탈율
53.29%
Jun 2024 - Aug 2024 전체 트래픽
지리정보
상위 5 지역
United States
38.39%
India
6.14%
United Kingdom
5.76%
Poland
4.49%
Korea, Republic of
3.24%
Jun 2024 - Aug 2024 전세계 데스크탑 전용
Traffic Sources 트래픽 소스
Search
49.37%
Direct
38.03%
Referrals
8.26%
Social
3.70%
Paid Referrals
0.55%
Mail
0.08%
Jun 2024 - Aug 2024 데스크탑 전용
상위 키워드
| 키워드 | 트래픽 | 클릭당 비용 |
|---|---|---|
| deepeval | 4.8k | $ -- |
| rag evaluation framework | 260 | $ -- |
| rag evaluation | 2.6k | $ 3.81 |
| llm evaluation | 4.7k | $ 0.47 |
| llm coherance | 80 | $ -- |
Confident AI의 주요 경쟁자와 대안은?
- Hugging Face
- Weights & Biases
- MLflow
- Neptune