Ferramentas LLM 평가 para todas as ocasiões

Obtenha soluções LLM 평가 flexíveis que atendem a diversas demandas com eficiência.

LLM 평가

  • Airtrain é uma plataforma de computação sem código para avaliação de LLM.
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    O que é Airtrain.ai LLM Playground?
    Airtrain é uma plataforma robusta de computação sem código voltada para avaliações e ajustes finos de modelos de linguagem em grande escala. Facilita o processamento de dados com ferramentas como Dataset Explorer, LLM Playground e avaliação em lote, tornando-a ideal para equipes de dados de IA. Os usuários podem fazer upload de conjuntos de dados de avaliação de até 10.000 exemplos, escolher entre vários LLMs de código aberto e proprietários e alcançar soluções de IA personalizadas e econômicas.
    Recursos Principais do Airtrain.ai LLM Playground
    • Computação sem código
    • LLM Playground
    • Dataset Explorer
    • Avaliação em lote
    • Ferramentas de ajuste fino
    Prós e Contras do Airtrain.ai LLM Playground

    Contras

    Produtos estão sendo descontinuados e não estão mais disponíveis
    Não é mais uma plataforma independente

    Prós

    Focado em segurança e personalização de IA
    Ajudou a melhorar a avaliação e implementação de modelos de IA
    Ingressou em uma plataforma líder de ferramentas para desenvolvedores de IA (Weights & Biases) para capacidades aprimoradas
    Preços do Airtrain.ai LLM Playground
    Tem plano gratuitoNo
    Detalhes do teste gratuito
    Modelo de preços
    Cartão de crédito é necessárioNo
    Tem plano vitalícioNo
    Frequência de cobrança
    Para os preços mais recentes, visite: https://airtrain.ai
  • Uma biblioteca de prompts direcionada pela comunidade para testar novos LLMs
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    O que é PromptsLabs?
    PromptsLabs é uma plataforma onde os usuários podem descobrir e compartilhar prompts para testar novos modelos de linguagem. A biblioteca direcionada pela comunidade fornece uma ampla gama de prompts para copiar e colar, juntamente com seus resultados esperados, ajudando os usuários a entender e avaliar o desempenho de vários LLMs. Os usuários também podem contribuir com seus próprios prompts, garantindo um recurso em constante crescimento e atualizado.
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