Soluções avaliação de modelos de IA adaptáveis

Aproveite ferramentas avaliação de modelos de IA que se ajustam perfeitamente às suas necessidades.

avaliação de modelos de IA

  • Um tutorial prático demonstrando como orquestrar agentes de IA no estilo de debate usando LangChain AutoGen em Python.
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    O que é AI Agent Debate Autogen Tutorial?
    O Tutorial de Autogerador de Debate de Agentes de IA fornece uma estrutura passo a passo para orquestrar múltiplos agentes de IA envolvidos em debates estruturados. Aproveita o módulo AutoGen do LangChain para coordenar mensagens, execução de ferramentas e resolução de debates. Os usuários podem personalizar modelos, configurar parâmetros de debate e visualizar logs detalhados e resumos de cada rodada. Ideal para pesquisadores avaliando opiniões de modelos ou educadores demonstrando colaboração de IA, este tutorial fornece componentes de código reutilizáveis para orquestração de debates de ponta a ponta em Python.
  • Agente de IA que gera agentes adversariais e de defesa para testar e proteger IA conversacional através de estratégias automatizadas de prompt.
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    O que é Anti-Agent-Agent?
    Anti-Agent-Agent fornece uma estrutura programável para gerar agentes de IA adversariais e defensivos para modelos conversacionais. Automiza a criação de prompts, simulação de cenários e varredura de vulnerabilidades, produzindo relatórios de segurança detalhados e métricas. O kit suporta integração com provedores populares de LLM como OpenAI e ambientes de modelos locais. Desenvolvedores podem definir templates de prompts personalizados, controlar papéis de agentes e agendar testes periódicos. Este framework registra cada interação, destaca possíveis fraquezas e recomenda passos de remediação para fortalecer as defesas de agentes de IA, oferecendo uma solução completa para testes adversariais e avaliação de resiliência em implantações de chatbots e assistentes virtuais.
  • Biblioteca de código aberto para interpretabilidade de modelos em PyTorch.
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    O que é captum.ai?
    Captum é uma biblioteca extensível que fornece implementações de uso geral para interpretabilidade de modelos no PyTorch. O objetivo é desmistificar modelos complicados de aprendizado de máquina oferecendo vários algoritmos para analisar e compreender previsões de modelos. Captum inclui uma variedade de métodos, como ablação de características, gradientes integrados e outros, que ajudam pesquisadores e desenvolvedores a entender e melhorar seus modelos.
  • Encord é uma plataforma de desenvolvimento de dados líder para equipes de visão computacional e IA multimodal.
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    O que é encord.com?
    Encord é uma plataforma avançada de desenvolvimento de dados projetada para equipes de visão computacional e IA multimodal. Oferece uma solução completa para ajudar a gerenciar, limpar e curar dados para o desenvolvimento de modelos de IA. A plataforma simplifica o processo de rotulagem, otimiza a gestão de fluxos de trabalho e avalia o desempenho dos modelos. Ao fornecer uma infraestrutura intuitiva e robusta, Encord acelera cada etapa de levar modelos à produção, seja para aplicações de IA preditiva ou generativa.
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