Athina AI

Volumen de tráfico comparado con el mes anterior

• #1

  Monitorear y evaluar el rendimiento de los modelos de lenguaje grandes (LLM) en producción para detectar problemas como alucinaciones, sesgos y riesgos de seguridad, y evitar que lleguen a sus usuarios.

• #2

  Monitorear continuamente el rendimiento de sus LLM a lo largo del tiempo y recibir alertas sobre cualquier anomalía o degradación en el rendimiento.

• #3

  Experimentar con diferentes configuraciones, indicaciones y conjuntos de datos de LLM, y comparar su rendimiento utilizando las extensas métricas de evaluación y las capacidades de evaluación personalizada de Athina.

• #4

  Administrar y implementar sus indicaciones con confianza, asegurándose de que estén funcionando como se esperaba y alineadas con los requisitos de su negocio.

• #5

  Colaborar con su equipo para construir sistemas de IA seguros y confiables, con controles de acceso basados en roles y análisis históricos para rastrear el rendimiento del modelo a lo largo del tiempo.

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