Confident AI предлагает универсальную платформу для оценки больших языковых моделей (LLM). Она предоставляет инструменты для регрессионного тестирования, анализа производительности и обеспечения качества, позволяя командам эффективно валидировать свои LLM-приложения. С помощью передовых метрик и функций сравнения Confident AI помогает организациям убедиться в надежности и эффективности их моделей. Платформа подходит для разработчиков, научных работников и менеджеров продукта, предлагая аналитические данные, которые приводят к более обоснованным решениям и улучшению производительности моделей.

PromptsLabs - это платформа, на которой пользователи могут обнаруживать и делиться подсказками для тестирования новых языковых моделей. Библиотека, управляемая сообществом, предоставляет широкий спектр подсказок для копирования и вставки, а также их ожидаемые результаты, помогая пользователям понять и оценить производительность различных LLM. Пользователи также могут вносить свои собственные подсказки, обеспечивая постоянно растущий и актуальный ресурс.

TGenAI использует передовые технологии ИИ и большие языковые модели, чтобы изменить процесс создания тестовых сценариев. Анализируя веб-страницы, он извлекает соответствующие компоненты и автоматически генерирует комплексные тестовые сценарии. Это не только уменьшает ручное вмешательство, но и минимизирует ошибки, позволяя командам сосредоточиться на более высокоуровневых тестовых стратегиях. Независимо от того, для пользовательских интерфейсов, API или других веб-функций, TGenAI помогает убедиться, что ваши приложения тщательно протестированы, что позволяет быстрее выходить на рынок с улучшенным качеством.

Фреймворк моделирования агентов LLM позволяет разрабатывать, выполнять и анализировать моделируемые среды, где автономные агенты взаимодействуют через большие языковые модели. Пользователи могут регистрировать несколько экземпляров агентов, назначать настраиваемые подсказки и роли, а также указывать каналы связи, такие как обмен сообщениями или общий состояние. Фреймворк управляет циклами моделирования, собирает журналы и вычисляет показатели, такие как частота ходов, задержка отклика и показатели успеха. Он обеспечивает бесшовную интеграцию с OpenAI, Hugging Face и локальными LLM. Исследователи могут создавать сложные сценарии — переговоры, распределение ресурсов или совместное решение проблем — чтобы наблюдать за возникающим поведением. Расширяемая архитектура плагинов позволяет добавлять новые поведения агентов, ограничения окружения или модули визуализации, способствуя воспроизводимым экспериментам.