deepmark
1.0.0
Deepmark AI ermöglicht die generative KI -Bauherren, bei der Auswahl zwischen Großsprachemodellen (LLM) fundierte Entscheidungen zu treffen, und ermöglicht eine nahtlose Bewertung verschiedener LLM an Ihren eigenen Daten, sodass Ihre KI -Anwendungen eine vorhersehbare und zuverlässige Leistung haben.
Künstliche Intelligenz (KI) wird voraussichtlich bis 2030 bis 2030 etwa 15,7 Billionen US -Dollar für die globale Wirtschaft beitragen. Da KI in verschiedenen Bereichen weiterhin eine entscheidende Rolle spielt, haben sich generative KI und große Sprachmodelle (LLM) als leistungsstarker Baustein bei der Erstellung von AI-betriebenen Anwendungen herausgestellt, die einen enormen Geschäftswert schaffen können, und generative KI ist das Schlüsselelement für diese Art von Anwendungen.
AI löste im letzten Jahrzehnt eine Revolution aus, und jetzt sind AI-Fachexperten am MIT (https://horizon.mit.edu/about-us) glauben, dass generative KI unter anderem mehrere Domänen wie Codeentwicklung, Chatbots, Audio/Video weiter verändern wird. Mit der Weiterentwicklung generativer KI -Unternehmen wie OpenAI und ihren Produkten wie ChatGPT gibt es rechtliche, ethische und vertrauenswürdige Probleme mit Gen AI. Diese Herausforderungen müssen die Produkte, einschließlich Metriken, die darauf abzielen, diese verschiedenen Modelle zu verbessern oder zu rangieren, die die Gesamttechnologie vorantreiben müssen, eine gute Bewertung der Produkte erforderlich sind. Dies ist auch eine Straßensperre für die Anpassung von Genai in mehreren Unternehmen heute.
Laut dem jüngsten HBR-Bericht kann die generative KI nicht auf einer Basis von Set-It-and-Forget-It arbeiten-die Tools benötigen ständige Aufsicht.
Obwohl die Bewertungsmetriken klar definiert sind und intrinsische Metriken normalerweise fast sofort bewertet werden, wenn ein LLM-Modell veröffentlicht wird, stehen keine verfügbaren Tools (Open-Source oder Proprietary), mit denen Entwickler ihre einzigartigen Daten nahtlos aufgabenspezifische (intrinsische) Bewertungen vornehmen können. Die einzige Lösung in der Nähe ist der Langchain Langsmith, der sich noch in geschlossener Beta befindet und nicht ausgereift genug ist, um umfassende extrinsische Metriken bereitzustellen, die für die Akzeptanz von wesentlicher Bedeutung sind.
Zusammenfassend müssen Unternehmen in der Lage sein, LLM -Modelle für ihre eigenen Daten zu bewerten, um überprüfbare Ergebnisse zu liefern, die Genauigkeit, Präzision, Rückruf (die Fähigkeit des Modells, positive Fälle in einem bestimmten Datensatz korrekt zu identifizieren) und Zuverlässigkeit, da Modelle unterschiedliche Antworten auf dieselben Eingabeaufforderungen liefern können, die die Fähigkeit des Benutzers behindern können, die Fähigkeit der Ausgaben zu beurteilen.
Um diese Herausforderung der Zuverlässigkeit zu befriedigen, haben wir (Ingestai Labs) Deepmark AI entwickelt - ein Benchmarking -Tool, das die Beurteilung von großsprachigen Modellen (LLM) auf verschiedenen extrinsischen (aufgabenspezifischen) Metriken auf Ihre eigenen Daten ermöglicht. Es hat eine vorgefertigte Integration mit führenden generativen AI-APIs wie GPT-4, Anthropic, GPT-3,5 Turbo, Cohere, AI21 und anderen.
Aktuelle Bewertungsmetriken von Genai (LLM)
Bei der Beurteilung der Leistung von LLMs können zwei Haupttypen von Metriken verwendet werden: intrinsisch und extrinsisch.
Beispiele für intrinsische Metriken sind, aber sie sind nicht beschränkt auf
Extrinsische Metriken oder auch als aufgabenspezifische Metriken bezeichnete Metriken können umfassen:
Diese Bewertungsmetriken sind nicht erschöpfend, und bestimmte Anwendungen können je nach Kontext und Anforderungen zusätzliche oder alternative Metriken aufweisen. Einige der aufgabenspezifischen Metriken wie Latenz, Genauigkeit oder Kosten können jedoch als die am häufigsten verwendeten betrachtet werden.
Deepmark AI ermöglicht eine einzigartige Testumgebung für Sprachmodelle (LLM), mit der Genai -Entwickler in Sekundenschnelle Ungenauigkeiten und Leistungsprobleme leicht diagnostizieren können. Durch die Verwendung von Deepmark AI können generative AI-Anwendungsentwickler mehrere LLM-Modelle für Hunderte oder Tausende von Iterationen über bestimmte Aufgaben (Frage-Antworten, Stimmungsanalyse, NER usw.) ausführen und in Sekundenschnelle genaue Bewertungsergebnisse erhalten.
Deepmark AI ist ein Tool, das speziell für generative KI-Bauherren entwickelt wurde. Diese Lösung konzentriert sich auf die iterative Bewertung extrinsischer (aufgabenspezifischer) Metriken, um die vorhersehbarsten, zuverlässigen und kostengünstigsten generativen KI-Modelle zu identifizieren, basierend auf den einzigartigen Anforderungen eines bestimmten Verwendungsfalls. Deepmark AI bietet Funktionen für eine umfassende Bewertung verschiedener wichtiger Genai -Leistungsmetriken, wie beispielsweise:
Deepmark AI ermöglicht Entwicklern und Organisationen, fundierte Entscheidungen beim Navigieren durch die wichtigsten Leistungsmetriken großer Sprachmodelle zu treffen.
Benutzerakzeptanz:
Seit seiner Einführung im Februar 2023 hat Ingestai Labs Plantorm (Playground, AI Aggregator, App Builder) schnell als gemeindebetriebene Plattform für schnelle Erkundungen, Experimente und schnelle Prototyping verschiedener KI-Anwendungsfälle an Popularität gewonnen.
Die Plattform hat eine bedeutende Anerkennung der Branche erhalten:
In weniger als einem Jahr hat Ingestai eine beeindruckende Benutzerbasis von über 40.000 Personen angehäuft, wobei fast 15.000 aktive Benutzer monatlich und nur wenige von Nasdaq gehandelte Unternehmen unter den Kunden und in der Pipeline. Diese Traktion spricht die Fähigkeit der Plattform an, Benutzer anzuziehen und zu engagieren und geschäftliche Wert zu generieren.
Zuverlässigkeit ist ein kritischer Faktor bei der Bestimmung der Wirksamkeit generativer KI -Modelle. Deepmark.ai.ai bietet umfassende Zuverlässigkeitsbewertungen, indem die Modellleistung unter verschiedenen Bedingungen bewertet und potenzielle Fehlerpunkte erfasst werden. Auf diese Weise können Entwickler Bereiche zur Verbesserung identifizieren und die allgemeine Zuverlässigkeit ihrer KI -Anwendungen verbessern.
Die Gewährleistung der Genauigkeit generativer KI-Modelle ist für die Erzeugung hochwertiger Ausgänge von wesentlicher Bedeutung. Deepmark.ai.ai bietet Entwicklern Tools, um die Genauigkeit ihrer Modelle durch umfangreiche Test- und Validierungsverfahren streng zu bewerten. Durch die Nutzung fortschrittlicher statistischer Techniken und Vergleichsmethoden können Entwickler aussagekräftige Einblicke in die Genauigkeit ihrer generativen KI -Anwendungen erzielen.
Das Verständnis der Kostenauswirkungen vor der Bereitstellung generativer KI -Modelle ist für die Optimierung der Ressourcenzuweisung und die Maximierung der Kapitalrendite von entscheidender Bedeutung. Deepmark.ai umfasst die Kostenanalyse, mit der Entwickler genau die finanziellen Anforderungen vornehmen können, die mit der Ausführung ihrer KI -Anwendungen auf verschiedenen Genai -Modellen verbunden sind. Durch die Bereitstellung von Kostenprojektionen hilft Deepmark.ai Entwicklern, fundierte Entscheidungen zu treffen, um kostengünstige Lösungen zu erreichen.
Die Relevanz generierter Ausgaben ist entscheidend, insbesondere in Anwendungen, bei denen generative KI verwendet wird, um bestimmte Anwendungsfälle anzugehen. Deepmark.ai.ai erleichtert die Relevanzbewertung, indem sie Entwicklern Tools zur Verfügung stellen, um generierte Ergebnisse mit den gewünschten Kriterien zu vergleichen. Dies ermöglicht es Entwicklern, ihre Modelle zu optimieren und sicherzustellen, dass die generierten Inhalte mit den beabsichtigten Zielen und Anforderungen übereinstimmen.
Die Bewertung der Latenz in APIs für generative KI-Modelle ist von entscheidender Bedeutung, um qualitativ hochwertige und effiziente AI-betriebene Anwendungen zu liefern. Die Latenz bezeichnet die Zeit, die für eine Antwort nach einer Anfrage benötigt wird und ist ein potenzieller Indikator für die Leistung. Durch die Bewertung der Latenz können KI -Entwickler Ineffizienzen identifizieren und sicherstellen, dass KI -Anwendungen mit einer optimalen Geschwindigkeit ausführen. Dies trägt zur allgemeinen Zufriedenheit der Benutzer bei und wirkt sich auf die Zuverlässigkeit und Glaubwürdigkeit von AI -Anwendungen aus.
Die Bewertung und Überwachung der Ausfallraten bei Hunderten oder Tausenden von Anfragen ist ein wesentlicher Aspekt der Bewertung der Robustheit generativer KI -Anwendungen. Deepmark.AI bietet die Bewertungsfunktionen für Fehlerquoten und ermöglicht es den Entwicklern, die Ausfallraten in verschiedenen Maßstäben nahtlos von Hunderten bis Tausenden von Anfragen pro Sekunde zu verfolgen. Durch die Bereitstellung von Einsichten in potenzielle Ausfallmuster ermöglicht Deepmark.ai Entwicklern, proaktiv Probleme anzugehen und eine optimale Leistung aufrechtzuerhalten.
Die Einbeziehung der von Ingestai Labs in einer KI -Entwicklung entwickelten Technologie von Deepmark.ai kann zu zahlreichen Vorteilen führen, darunter:
Deepmark.AI priorisiert Vorhersagbarkeit und Kosteneffizienz, indem Entwickler zuverlässige Bewertungsmetriken, Kostenschätzungen und Optimierungsempfehlungen zur Verfügung gestellt werden. Dies ermöglicht den Entwicklern, fundierte Entscheidungen zu treffen und die mit dem Entwerfen und Bereitstellen generativen KI -Anwendungen verbundenen Risiken zu verringern.
Durch die Nutzung von Daten und Strenge ermöglicht Deepmark.ai Unternehmen, sich von der Beurteilung generativer KI -Modelle nicht von der Intuition zu verlassen. Dieser datengesteuerte Ansatz vermittelt das Vertrauen in den Entscheidungsprozess und ermöglicht eine größere Präzision und Genauigkeit in der Entwicklung von AI-Anwendungen.
Die Fähigkeit von Deepmark.ai, die Zuverlässigkeit, Genauigkeit, Relevanz und Kosteneffizienz umfassend zu bewerten, trägt zur Verbesserung der Gesamtqualität von AI-Anwendungen bei. Durch kontinuierliche Überwachung oder periodische Bewertung können Entwickler die Leistung ihrer Modelle iterativ verbessern (z. B. durch Verbesserung von Metapromten oder Feinabstimmungen), um eine optimale Leistung und Benutzerzufriedenheit zu gewährleisten.
Incestai arbeitet am Aufbau eines eigenen Bias-Erkennungsmodells, der auf einem proprietären vergleichenden Datensatz basiert, der aus mehr als 7,5 Millionen unterschiedlichen Anforderungen und Antworten verschiedener Großsprachmodelle besteht, die für das Training, die Testen und die Verfeinerung von Identifizierung von Vorurteilen und Reaktionen in Echtzeit zu bezeichnen und verwendet werden. Deepmark AI ist ein Tool, das auf proprietären ML-Modellen für AI-Anwendungsentwickler basiert und zuverlässige Bewertungen der Vorhersehbarkeit, Genauigkeit, Kosteneffizienz und anderer Benchmark-Metriken bietet. Durch die Priorisierung von Sicherheit, Wahrhaftigkeit, Vorhersehbarkeit und Kosteneffizienz und gleichzeitig die Nutzung von Daten und Strenge ermöglicht Deepmark AI Entwicklern, qualitativ hochwertige zuverlässige generative AI-betriebene Anwendungen aufzubauen. Mit seinen umfassenden Merkmalen und Vorteilen eröffnet Deepmark AI Organisationen, die das wahre Potenzial der generativen KI nutzen möchten, neue Möglichkeiten.
Docker Image: https://hub.docker.com/r/embeditor/deepmark
Auf der Docker -Webseite finden Sie detaillierte Anweisungen.
Laravel einbauen
PHP Artisan Storage: Link
PHP Artisan Warteschlange: Tabelle
PHP Artisan migrieren
Setzen Sie Bearer_Token im .env
Verwenden Sie das Token von S. 5 als HTTP-Header "X-Bearer-Token"
Frontend installieren
npm inpm run dev oder npm run build für die Produktionsversion ausführen
