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Deepmark AI permet aux constructeurs d'IA génératifs de prendre des décisions éclairées lors du choix parmi les modèles de grande langue (LLM), permettant une évaluation transparente de divers LLM sur vos propres données, de sorte que vos applications AI ont des performances prévisibles et fiables.
L'intelligence artificielle (IA) devrait contribuer environ 15,7 billions de dollars à l'économie mondiale d'ici 2030, selon une étude récente de PWC. Alors que l'IA continue de jouer un rôle crucial dans divers domaines, l'IA générative et les modèles de langage grand (LLM) sont devenus un puissant bloc de construction dans la création d'applications alimentées par l'IA capables de générer une valeur commerciale énorme et l'IA génératrice est l'élément clé de ce type d'applications.
L'IA a déclenché une révolution au cours de la dernière décennie et maintenant des experts en matière d'IA au MIT (https://horizon.mit.edu/about-us) croient que l'IA génératrice va transformer davantage plusieurs domaines tels que le développement de code, les chatbots, l'audio / vidéo parmi les nombreux autres. Avec l'avancement des sociétés d'IA génératrices telles que OpenAI et leurs produits tels que Chatgpt, il existe des problèmes juridiques, éthiques et de confiance avec la génération AI. Ces défis suscitent la nécessité d'une bonne évaluation des produits, y compris les mesures qui doivent viser à améliorer ou classer ces différents modèles qui stimulent la technologie globale. Il s'agit également d'un barrage routier pour l'adaptation de Genai dans plusieurs sociétés aujourd'hui.
Selon le rapport HBR récent: L'IA générative ne peut pas fonctionner selon une base de set-it-and-inoublige-it - les outils nécessitent une surveillance constante.
Bien que les mesures d'évaluation soient clairement définies et que les mesures intrinsèques soient normalement évaluées presque instantanément lorsqu'un modèle LLM est libéré, il n'y a pas d'outils disponibles (open source ou propriétaire) qui permettent aux développeurs de faire de manière transparente des évaluations spécifiques à la tâche (intrinsèques) sur leurs données uniques. La seule solution à proximité est le Langchain Langsmith, qui est toujours en version bêta fermée et n'est pas suffisamment mature pour fournir des mesures extrinsèques complètes qui sont essentielles à l'adoption.
En résumé, les organisations doivent être en mesure d'évaluer les modèles LLM sur leurs propres données pour fournir des résultats vérifiables qui équilibrent la précision, la précision, le rappel (la capacité du modèle à identifier correctement les cas positifs dans un ensemble de données donné), et la fiabilité, car les modèles peuvent produire des réponses différentes aux mêmes invites, empêchant la capacité de l'utilisateur à évaluer la précision des résultats.
Pour relever ce défi de la fiabilité, nous (Ingestai Labs) avons développé une AI Deepmark - un outil d'analyse comparative qui permet d'évaluer les modèles de grandes langues (LLM) sur diverses mesures extrinsèques (spécifiques à la tâche) sur vos propres données. Il a une intégration prédéfinie avec les principaux API AI génératifs tels que GPT-4, anthropic, GPT-3.5 Turbo, Cohere, Ai21 et autres.
Métriques d'évaluation actuelles du Genai (LLM)
Lorsqu'il s'agit d'évaluer les performances des LLM, il existe deux principaux types de mesures qui peuvent être utilisées: intrinsèque et extrinsèque.
Des exemples de mesures intrinsèques incluent, mais ils ne se limitent pas à
Les mesures extrinsèques, ou également appelées mesures spécifiques à la tâche, peuvent inclure:
Ces mesures d'évaluation ne sont pas exhaustives et des applications spécifiques peuvent avoir des mesures supplémentaires ou alternatives en fonction du contexte et des exigences, mais certaines des mesures spécifiques à la tâche comme la latence, la précision ou le coût peuvent être considérées comme les plus couramment utilisées.
Deepmark AI permet un environnement de test unique pour les modèles de langage (LLM), permettant aux développeurs de Genai de diagnostiquer facilement les inexactitudes et les problèmes de performance en quelques secondes. En utilisant une IA Deepmark, les développeurs d'applications d'IA génératrices peuvent exécuter plusieurs modèles LLM sur des centaines ou des milliers d'itérations sur des tâches spécifiques (réponses de questions, analyse des sentiments, NER, etc.) et obtenir des résultats exacts d'évaluation en secondes.
Deepmark AI est un outil spécialement conçu pour les constructeurs d'IA génératifs. Cette solution se concentre sur l'évaluation itérative des mesures extrinsèques (spécifiques à la tâche) pour identifier les modèles d'IA génératifs les plus prévisibles, fiables et rentables basés sur les besoins uniques d'un cas d'utilisation particulière. Deepmark AI offre des capacités pour une évaluation complète de diverses mesures de performance Genai importantes, telles que:
Deepmark AI permet aux développeurs et aux organisations de prendre des décisions éclairées lors de la navigation dans les mesures de performance les plus importantes des modèles de grands langues.
Adoption des utilisateurs:
Depuis son lancement en février 2023, Ingestai Labs Plantorm (terrain de jeu, AI Aggregator, App Builder) a rapidement gagné en popularité en tant que plate-forme axée sur la communauté pour une exploration rapide, une expérimentation et un prototypage rapide de divers cas d'utilisation de l'IA.
La plate-forme a acquis une reconnaissance importante de l'industrie:
En moins d'un an, Ingestai a amassé une base d'utilisateurs impressionnante de plus de 40 000 personnes, avec près de 15 000 utilisateurs actifs sur une base mensuelle et peu d'entreprises négociées au NASDAQ parmi les clients et dans le pipeline. Ce niveau de traction témoigne de la capacité de la plate-forme à attirer et à engager les utilisateurs et à générer une valeur commerciale.
La fiabilité est un facteur critique pour déterminer l'efficacité des modèles d'IA génératifs. Deepmark.ai.ai propose des évaluations de fiabilité complètes en évaluant les performances du modèle dans diverses conditions et en capturant des points de défaillance potentiels. Cela permet aux développeurs d'identifier les domaines d'amélioration et d'améliorer la fiabilité globale de leurs applications d'IA.
Assurer la précision des modèles d'IA génératifs est essentiel pour générer des sorties de haute qualité. Deepmark.ai.ai fournit aux développeurs des outils pour évaluer rigoureusement la précision de leurs modèles grâce à des procédures de test et de validation approfondies. En tirant parti des techniques statistiques avancées et des méthodologies de comparaison, les développeurs peuvent dériver des informations significatives sur la précision de leurs applications d'IA génératrices.
Comprendre les implications des coûts avant de déployer des modèles d'IA génératifs est essentiel pour optimiser l'allocation des ressources et maximiser le retour sur investissement. Deepmark.ai intègre l'analyse des coûts, permettant aux développeurs de faire des estimations précises des exigences financières associées à l'exécution de leurs applications d'IA sur différents modèles Genai. En fournissant des projections de coûts, Deepmark.ai aide les développeurs à prendre des décisions éclairées pour obtenir des solutions rentables.
Assurer la pertinence des sorties générées est essentielle, en particulier dans les applications où l'IA générative est utilisée pour traiter des cas d'utilisation spécifiques. Deepmark.ai.ai facilite l'évaluation de la pertinence en fournissant aux développeurs des outils pour comparer les résultats générés avec les critères souhaités. Cela permet aux développeurs d'affiner leurs modèles et de s'assurer que le contenu généré s'aligne sur les objectifs et les exigences prévus.
L'évaluation de la latence dans les API pour les modèles d'IA génératrices est d'une importance cruciale pour fournir des applications efficaces et efficaces sur l'IA. La latence indique le temps pris pour obtenir une réponse après la demande d'une demande et est un indicateur potentiel des performances. En évaluant la latence, les développeurs d'IA peuvent identifier les inefficacités et s'assurer que les applications d'IA fonctionnent à une vitesse optimale. Cela contribue à la satisfaction globale des utilisateurs et a un impact sur la fiabilité et la crédibilité des applications d'IA.
L'évaluation et la surveillance des taux d'échec sur des centaines ou des milliers de demandes sont un aspect essentiel de l'évaluation de la robustesse des applications génératrices d'IA. Deepmark.ai offre des capacités d'évaluation des taux d'échec, permettant aux développeurs de suivre de manière transparente les taux d'échec à différentes échelles, de centaines à des milliers de demandes par seconde. En fournissant des informations sur les modèles de défaillance potentiels, Deepmark.ai permet aux développeurs de résoudre de manière proactive les problèmes et de maintenir des performances optimales.
L'intégration de la technologie Deepmark.ai développée par Ingestai Labs dans un développement d'IA peut céder à de nombreux avantages, notamment:
Deepmark.ai priorise la prévisibilité et la rentabilité en fournissant aux développeurs des mesures d'évaluation fiables, des estimations des coûts et des recommandations d'optimisation. Cela permet aux développeurs de prendre des décisions éclairées, en réduisant les risques associés à la conception et au déploiement des applications d'IA génératrices.
En tirant parti des données et de la rigueur, Deepmark.ai permet aux organisations de s'éloigner de la compréhension uniquement de l'intuition lors de l'évaluation des modèles d'IA génératifs. Cette approche basée sur les données incite la confiance dans le processus décisionnel, permettant une plus grande précision et précision dans le développement des applications d'IA.
La capacité de Deepmark.ai à évaluer de manière approfondie la fiabilité, la précision, la pertinence et la rentabilité contribue à améliorer la qualité globale des applications d'IA. Grâce à une surveillance continue ou à une évaluation périodique, les développeurs peuvent améliorer itérativement les performances de leurs modèles (par exemple en améliorant les métapromes ou les réglages fins), assurant des performances optimales et une satisfaction des utilisateurs.
Ingestai travaille sur la création d'un modèle de détection de biais basé sur un ensemble de données comparatif propriétaire composé de 7,5+ millions de demandes et de réponses variées de différents modèles de langues de grande envergure, qui sont étiquetés et utilisés pour la formation, les tests et le raffinage des contextes ou des réponses liés au biais. Deepmark AI est un outil construit au-dessus des modèles de ML propriétaires pour les développeurs d'applications d'IA qui fournit des évaluations fiables de la prévisibilité, de la précision, de la rentabilité et d'autres mesures de référence. En priorisant la sécurité, la véracité, la prévisibilité et la rentabilité, tout en tirant parti des données et de la rigueur, Deepmark AI autorise les développeurs à créer des applications génératives fiables alimentées par l'IA de haute qualité. Avec ses caractéristiques et avantages complets, Deepmark IA ouvre de nouvelles possibilités pour les organisations qui cherchent à exploiter le véritable potentiel de l'IA générative.
Image de Docker: https://hub.docker.com/r/embedditor/deepmark
Vous pouvez trouver des instructions détaillées sur la page Web Docker.
Installer Laravel
PHP Artisan Storage: lien
PHP Artisan Fitre: Table
PHP Artisan Migrate
Définissez Bearier_Token dans le .env
Utilisez le jeton de la p.5 comme en-tête HTTP "X-Bear-token"
Installer le frontend
npm inpm run dev , ou npm run build pour la version de production
