Ferramentas évaluation LLM para otimizar seu trabalho

Use soluções évaluation LLM que simplificam tarefas complexas e aumentam sua eficiência.

évaluation LLM

  • 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 estrutura Python de código aberto para orquestrar torneios entre grandes modelos de linguagem para comparação de desempenho automatizada.
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    O que é llm-tournament?
    llm-tournament oferece uma abordagem modular e extensível para o benchmark de grandes modelos de linguagem. Os usuários definem participantes (LLMs), configuram chaves do torneio, especificam prompts e lógica de pontuação, e executam rodadas automatizadas. Os resultados são agregados em leaderboard e visualizações, permitindo decisões baseadas em dados na seleção e ajuste fino do LLM. O framework suporta definições de tarefas personalizadas, métricas de avaliação e execução em lote na nuvem ou ambientes locais.
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