EvalsOne

Volume di traffico rispetto al mese precedente

• #1

  Raffinare e ottimizzare iterativamente i prompt per i modelli di linguaggio su larga scala (LLM) per migliorarne le prestazioni in una varietà di attività, come la generazione di dialoghi, la generazione aumentata dal recupero (RAG) e le valutazioni degli agenti.

• #2

  Condurre valutazioni complete dei modelli LLM, inclusi sia i modelli pubblici che i modelli personalizzati con fine-tuning o self-hosted, per valutarne le capacità e l'idoneità per casi d'uso specifici.

• #3

  Sfruttare una vasta gamma di metriche di valutazione integrate, nonché la possibilità di creare metriche personalizzate, per ottenere approfondimenti approfonditi sui punti di forza e di debolezza dei modelli e dei prompt LLM.

• #4

  Snellire il processo di preparazione dei campioni di valutazione, con funzionalità come l'importazione batch, l'integrazione API e la generazione automatica di campioni, per risparmiare tempo e sforzo.

• #5

  Utilizzare EvalsOne come piattaforma centrale per gestire e monitorare lo sviluppo e il perfezionamento iterativi dei prompt e dei modelli LLM, supportando la collaborazione e la condivisione delle conoscenze all'interno di un'organizzazione.

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