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Deepmark AI faculta a los constructores de IA generativos para tomar decisiones informadas al elegir entre modelos de idiomas grandes (LLM), lo que permite una evaluación perfecta de varios LLM en sus propios datos, por lo que sus aplicaciones de IA tienen un rendimiento predecible y confiable.
Se espera que la inteligencia artificial (IA) contribuya con aproximadamente $ 15.7 billones a la economía global para 2030, según un estudio reciente de PwC. A medida que la IA continúa desempeñando un papel crucial en varios dominios, los modelos generativos de IA y el lenguaje grande (LLM) se han convertido en un poderoso bloque de construcción en la creación de aplicaciones con IA capaces de generar un enorme valor comercial y la IA generativa es el elemento clave en este tipo de aplicaciones.
AI provocó una revolución en la última década y ahora los expertos en el tema de la IA en el MIT (https://horizon.mit.edu/about-us) creen que la IA generativa transformará aún más varios dominios, como el desarrollo del código, los chatbots, el audio/video entre muchos otros. Con el avance de empresas de IA generativas como OpenAI y sus productos como ChatGPT, existen problemas legales, éticos y de confianza con la Generación de la Generación. Estos desafíos plantean la necesidad de una buena evaluación de los productos, incluidas las métricas que deben apuntar a mejorar o clasificar estos diversos modelos que impulsan la tecnología general. Este es también un obstáculo para la adaptación de Genai en varias compañías hoy.
Según el informe reciente de HBR: la IA generativa no puede operar sobre una base establecida y olvida: las herramientas necesitan supervisión constante.
Aunque las métricas de evaluación están claramente definidas y las métricas intrínsecas se evalúan normalmente casi instantáneamente cuando se libera un modelo LLM, no hay herramientas disponibles (de código abierto o patentado) que permitan a los desarrolladores hacer evaluaciones específicas de tareas (intrínsecas) en sus datos únicos. La única solución cercana es el Langchain Langsmith, que todavía está en beta cerrada y no es lo suficientemente madura como para proporcionar métricas extrínsecas integrales que son esenciales para la adopción.
En resumen, las organizaciones deben poder evaluar los modelos LLM en sus propios datos para ofrecer resultados verificables que equilibren la precisión, precisión, recordar (la capacidad del modelo para identificar correctamente los casos positivos dentro de un conjunto de datos dado), y la confiabilidad, ya que los modelos pueden producir diferentes respuestas a las mismas indicaciones, impediendo la capacidad del usuario para evaluar la precisión de las salidas.
Para abordar este desafío de la confiabilidad, nosotros (Ingestai Labs) hemos desarrollado AI de Markmark, una herramienta de evaluación comparativa que permite la evaluación de modelos de idiomas grandes (LLM) en varias métricas extrínsecas (específicas de tareas) en sus propios datos. Tiene una integración preconstruida con las principales API generativas de IA generativas como GPT-4, antrópico, GPT-3.5 Turbo, Cohere, AI21 y otros.
Métricas de evaluación Current Genai (LLM)
Cuando se trata de evaluar el rendimiento de los LLM, hay dos tipos principales de métricas que se pueden usar: intrínsecas y extrínsecas.
Los ejemplos de métricas intrínsecas incluyen, pero no se limitan a
Las métricas extrínsecas, o también llamadas métricas específicas de tareas, pueden incluir:
Estas métricas de evaluación no son exhaustivas, y las aplicaciones específicas pueden tener métricas adicionales o alternativas dependiendo del contexto y los requisitos, pero algunas de las métricas específicas de tareas como la latencia, la precisión o el costo pueden considerarse como las más utilizadas.
Deepmark AI permite un entorno de prueba único para modelos de idiomas (LLM), lo que permite a los desarrolladores de Genai diagnosticar fácilmente inexactitudes y problemas de rendimiento en cuestión de segundos. Mediante el uso de AI de DeepMark, los desarrolladores generativos de aplicaciones de IA pueden ejecutar múltiples modelos LLM en cientos o miles de iteraciones sobre tareas específicas (preguntas de preguntas, análisis de sentimientos, NER, etc.) y obtener resultados de evaluación exactos en segundos.
Deepmark AI es una herramienta diseñada específicamente para constructores de IA generativos. Esta solución se centra en la evaluación iterativa de las métricas extrínsecas (específicas de la tarea) para identificar los modelos de IA generativos predecibles, confiables y rentables basados en las necesidades únicas de un caso de uso particular. Deepmark AI ofrece capacidades para una evaluación integral de varias métricas de rendimiento de Genai importantes, tales como:
Deepmark AI permite a los desarrolladores y organizaciones a tomar decisiones informadas al navegar a través de las métricas de rendimiento más importantes de los modelos de idiomas grandes.
Adopción del usuario:
Desde su lanzamiento en febrero de 2023, Ingestai Labs Plantorm (Playground, AI Aggregator, App Builder) ha ganado rápidamente popularidad como una plataforma impulsada por la comunidad para una exploración rápida, experimentación y prototipos rápidos de varios casos de uso de IA.
La plataforma ha ganado un reconocimiento significativo de la industria:
En menos de un año, Ingestai ha acumulado una impresionante base de usuarios de más de 40,000 personas, con casi 15,000 usuarios activos mensualmente y pocas empresas cotizadas en NASDAQ entre los clientes y en proceso. Este nivel de tracción habla de la capacidad de la plataforma para atraer e involucrar a los usuarios y generar valor comercial.
La fiabilidad es un factor crítico para determinar la efectividad de los modelos de IA generativos. Deepmark.ai.ai ofrece evaluaciones de confiabilidad integrales mediante la evaluación del rendimiento del modelo en diversas condiciones y capturando posibles puntos de falla. Esto permite a los desarrolladores identificar áreas para mejorar y mejorar la confiabilidad general de sus aplicaciones de IA.
Asegurar la precisión de los modelos de IA generativos es esencial para generar resultados de alta calidad. DeepMark.ai.ai proporciona a los desarrolladores herramientas para evaluar rigurosamente la precisión de sus modelos a través de extensos procedimientos de prueba y validación. Al aprovechar técnicas estadísticas avanzadas y metodologías de comparación, los desarrolladores pueden obtener información significativa sobre la precisión de sus aplicaciones generativas de IA.
Comprender las implicaciones de costos antes de implementar modelos de IA generativos es vital para optimizar la asignación de recursos y maximizar el retorno de la inversión. DeepMark.AI incorpora un análisis de costos, lo que permite a los desarrolladores hacer estimaciones precisas de los requisitos financieros asociados con la ejecución de sus aplicaciones de IA en diferentes modelos de Genai. Al proporcionar proyecciones de costos, DeepMark.AI ayuda a los desarrolladores a tomar decisiones informadas para lograr soluciones rentables.
Asegurar la relevancia de los resultados generados es crítica, especialmente en aplicaciones donde se emplea una IA generativa para abordar casos de uso específicos. Deepmark.ai.ai facilita la evaluación de relevancia al proporcionar a los desarrolladores herramientas para comparar los resultados generados con los criterios deseados. Esto permite a los desarrolladores ajustar sus modelos y garantizar que el contenido generado se alinee con los objetivos y requisitos previstos.
La evaluación de la latencia en las API para los modelos de IA generativos es de importancia crítica para ofrecer aplicaciones eficientes de alta calidad y con IA. La latencia denota el tiempo necesario para obtener una respuesta después de que se realiza una solicitud y es un posible indicador de rendimiento. Al evaluar la latencia, los desarrolladores de IA pueden identificar ineficiencias y garantizar que las aplicaciones de IA funcionen a una velocidad óptima. Esto contribuye a la satisfacción general del usuario e impacta la confiabilidad y la credibilidad de las aplicaciones de IA.
Evaluar y monitorear las tasas de falla en cientos o miles de solicitudes es un aspecto esencial de la evaluación de la robustez de las aplicaciones generativas de IA. DeepMark.AI ofrece capacidades de evaluación de tasas de falla, lo que permite a los desarrolladores rastrear sin problemas las tasas de falla a varias escalas, desde cientos hasta miles de solicitudes por segundo. Al proporcionar información sobre posibles patrones de falla, DeepMark.ai permite a los desarrolladores abordar de manera proactiva los problemas y mantener un rendimiento óptimo.
Incorporar la tecnología profunda.Ai desarrollada por Ingestai Labs dentro de un desarrollo de IA puede ceder a numerosas ventajas, que incluyen:
DeepMark.AI prioriza la previsibilidad y la rentabilidad al proporcionar a los desarrolladores métricos de evaluación confiables, estimaciones de costos y recomendaciones de optimización. Esto permite a los desarrolladores tomar decisiones informadas, reduciendo los riesgos asociados con el diseño y la implementación de aplicaciones generativas de IA.
Al aprovechar datos y rigor, DeepMark.ai permite a las organizaciones alejarse de confiar únicamente en la intuición al evaluar los modelos de IA generativos. Este enfoque basado en datos infunde confianza en el proceso de toma de decisiones, lo que permite una mayor precisión y precisión en el desarrollo de aplicaciones de IA.
La capacidad de DeepMark.Ai para evaluar de manera integral la confiabilidad, precisión, relevancia y rentabilidad contribuye a mejorar la calidad general de las aplicaciones de IA. A través del monitoreo continuo o la evaluación periódica, los desarrolladores pueden mejorar iterativamente el rendimiento de sus modelos (por ejemplo, mejorando metapromts o ajuste fino), asegurando un rendimiento óptimo y la satisfacción del usuario.
Ingestai está trabajando en la creación de propios modelos de detección de sesgo basado en un conjunto de datos comparativo patentado que consta de más de 7,5 millones de solicitudes y respuestas variadas de diferentes modelos de lenguaje grande, que se están etiquetando y se usan para capacitar, probar y refinar la identificación de contextos relacionados con el sesgo, la detección en tiempo real y la resolución de los prejuicios y las indicaciones inseguras o las respuestas o las respuestas o las respuestas. Deepmark AI es una herramienta construida sobre los modelos ML patentados para los desarrolladores de aplicaciones de IA que proporciona evaluaciones confiables de previsibilidad, precisión, rentabilidad y otras métricas de referencia. Al priorizar la seguridad, la veracidad, la previsibilidad y la rentabilidad, al tiempo que aprovechan los datos y el rigor, DeepMark AI facilita a los desarrolladores para construir aplicaciones generativas generativas de IA confiables de alta calidad. Con sus características y beneficios integrales, DeepMark AI abre nuevas posibilidades para las organizaciones que buscan aprovechar el verdadero potencial de la IA generativa.
Imagen de Docker: https://hub.docker.com/r/embedditor/deepmark
Puede encontrar instrucciones detalladas en la página web de Docker.
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