EvalsOne

Verkehrsvolumen im Vergleich zum Vormonat

• #1

  Iterativ Eingabeaufforderungen für große Sprachmodelle (LLMs) verfeinern und optimieren, um ihre Leistung in einer Vielzahl von Aufgaben wie Dialoggenerierung, retrievalgestützte Generierung (RAG) und Agentenbewertungen zu verbessern.

• #2

  Umfassende Bewertungen von LLM-Modellen durchführen, einschließlich öffentlicher Modelle und benutzerdefinierter feinabgestimmter oder selbstgehosteter Modelle, um ihre Fähigkeiten und Eignung für bestimmte Anwendungsfälle zu beurteilen.

• #3

  Eine breite Palette integrierter Bewertungsmetriken sowie die Möglichkeit, benutzerdefinierte Metriken zu erstellen, nutzen, um tiefe Einblicke in die Stärken und Schwächen von LLM-Modellen und -Eingabeaufforderungen zu gewinnen.

• #4

  Den Prozess der Vorbereitung von Bewertungsproben mit Funktionen wie Batch-Import, API-Integration und automatische Probengeneration rationalisieren, um Zeit und Aufwand zu sparen.

• #5

  EvalsOne als zentrale Plattform nutzen, um die iterative Entwicklung und Verfeinerung von LLM-Eingabeaufforderungen und -Modellen zu verwalten und zu verfolgen, und so die Zusammenarbeit und den Wissensaustausch innerhalb einer Organisation zu unterstützen.

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