deepmark
1.0.0
Deepmark AI memberdayakan pembangun AI generatif untuk membuat keputusan yang tepat ketika memilih di antara model bahasa besar (LLM), memungkinkan penilaian mulus dari berbagai LLM pada data Anda sendiri, sehingga aplikasi AI Anda memiliki kinerja yang dapat diprediksi dan andal.
Kecerdasan buatan (AI) diperkirakan akan berkontribusi sekitar $ 15,7 triliun untuk ekonomi global pada tahun 2030, menurut sebuah studi baru -baru ini oleh PWC. Karena AI terus memainkan peran penting dalam berbagai domain, AI generatif dan model bahasa besar (LLM) telah muncul sebagai blok bangunan yang kuat dalam menciptakan aplikasi bertenaga AI yang mampu menghasilkan nilai bisnis yang sangat besar dan AI generatif adalah elemen kunci dalam jenis aplikasi ini.
AI memicu revolusi dalam dekade terakhir dan sekarang para ahli materi pelajaran AI di MIT (https://horizon.mit.edu/about-us) percaya bahwa AI generatif akan lebih mengubah beberapa domain seperti pengembangan kode, chatbots, audio/video di antara banyak lainnya. Dengan kemajuan perusahaan AI generatif seperti Openai dan produk mereka seperti ChatGPT, ada masalah hukum, etis dan kepercayaan dengan Jenderal AI. Tantangan -tantangan ini menimbulkan perlunya penilaian yang baik terhadap produk termasuk metrik yang perlu bertujuan untuk meningkatkan atau memberi peringkat berbagai model yang mendorong teknologi secara keseluruhan. Ini juga merupakan hambatan untuk adaptasi Genai di beberapa perusahaan saat ini.
Menurut laporan HBR baru-baru ini: AI generatif tidak dapat beroperasi dengan dasar set-it-and-forget-it-alat tersebut membutuhkan pengawasan konstan.
Meskipun metrik penilaian didefinisikan dengan jelas dan metrik intrinsik biasanya dinilai hampir secara instan ketika model LLM dirilis, tidak ada alat yang tersedia (open-source atau kepemilikan) yang memungkinkan pengembang untuk membuat penilaian khusus tugas (intrinsik) pada data unik mereka. Satu -satunya solusi yang dekat dengannya adalah Langchain Langssmith, yang masih dalam beta tertutup dan tidak cukup matang untuk memberikan metrik ekstrinsik komprehensif yang penting untuk diadopsi.
Singkatnya, organisasi harus dapat menilai model LLM pada data mereka sendiri untuk memberikan hasil yang dapat diverifikasi yang menyeimbangkan akurasi, presisi, penarikan (kemampuan model untuk mengidentifikasi kasus positif dengan benar dalam dataset tertentu), dan keandalan, karena model dapat menghasilkan jawaban yang berbeda untuk petunjuk yang sama, menyampaikan kemampuan pengguna untuk menilai akurasi output.
Untuk mengatasi tantangan keandalan ini, kami (ingestai labs) telah mengembangkan Deepmark AI - alat pembandingan yang memungkinkan penilaian model bahasa besar (LLM) pada berbagai metrik ekstrinsik (khusus tugas) pada data Anda sendiri. Ini memiliki integrasi pra-dibangun dengan API AI generatif terkemuka seperti GPT-4, Antropik, GPT-3.5 Turbo, Cohere, AI21, dan lainnya.
Metrik Penilaian Genai (LLM) Saat Ini
Ketika datang untuk menilai kinerja LLMS, ada dua jenis metrik utama yang dapat digunakan: intrinsik dan ekstrinsik.
Contoh metrik intrinsik termasuk, tetapi tidak terbatas
Metrik ekstrinsik, atau juga disebut metrik khusus tugas, dapat mencakup:
Metrik penilaian ini tidak lengkap, dan aplikasi spesifik mungkin memiliki metrik tambahan atau alternatif tergantung pada konteks dan persyaratan, tetapi beberapa metrik khusus tugas seperti latensi, akurasi, atau biaya dapat dianggap sebagai yang paling umum digunakan.
Deepmark AI memungkinkan lingkungan pengujian yang unik untuk model bahasa (LLM), yang memungkinkan pengembang Genai untuk dengan mudah mendiagnosis ketidakakuratan dan masalah kinerja dalam hitungan detik. Dengan menggunakan Deepmark AI, pengembang aplikasi AI generatif dapat menjalankan beberapa model LLM pada ratusan atau ribuan iterasi atas tugas-tugas tertentu (pertanyaan-jawaban, analisis sentimen, NER, dll) dan mendapatkan hasil penilaian yang tepat dalam hitungan detik.
Deepmark AI adalah alat yang dirancang khusus untuk pembangun AI generatif. Solusi ini berfokus pada penilaian iteratif metrik ekstrinsik (khusus tugas) untuk mengidentifikasi model AI generatif yang paling dapat diprediksi, andal, dan hemat biaya berdasarkan kebutuhan unik dari kasus penggunaan tertentu. Deepmark AI menawarkan kemampuan untuk penilaian komprehensif berbagai metrik kinerja Genai yang penting, seperti:
Deepmark AI memberdayakan pengembang dan organisasi untuk membuat keputusan berdasarkan informasi saat menavigasi melalui metrik kinerja paling penting dari model bahasa besar.
Adopsi Pengguna:
Sejak diluncurkan pada bulan Februari 2023, Ingesestai Labs Plantorm (Playground, AI Aggregator, App Builder) dengan cepat mendapatkan popularitas sebagai platform yang digerakkan oleh masyarakat untuk eksplorasi cepat, eksperimen, dan prototipe cepat dari berbagai kasus penggunaan AI.
Platform ini telah mendapatkan pengakuan industri yang signifikan:
Dalam waktu kurang dari satu tahun, Ingestai telah mengumpulkan basis pengguna yang mengesankan lebih dari 40.000 orang, dengan hampir 15.000 pengguna aktif setiap bulan dan beberapa perusahaan yang diperdagangkan di Nasdaq di antara pelanggan dan dalam pipa. Tingkat traksi ini berbicara tentang kemampuan platform untuk menarik dan melibatkan pengguna dan menghasilkan nilai bisnis.
Keandalan adalah faktor penting dalam menentukan efektivitas model AI generatif. Deepmark.ai.ai menawarkan penilaian keandalan yang komprehensif dengan mengevaluasi kinerja model dalam berbagai kondisi dan menangkap potensi poin kegagalan. Ini memungkinkan pengembang untuk mengidentifikasi area untuk perbaikan dan meningkatkan keandalan keseluruhan aplikasi AI mereka.
Memastikan keakuratan model AI generatif sangat penting untuk menghasilkan output berkualitas tinggi. Deepmark.ai.ai memberi pengembang alat untuk mengevaluasi keakuratan model mereka secara ketat melalui prosedur pengujian dan validasi yang luas. Dengan memanfaatkan teknik statistik canggih dan metodologi perbandingan, pengembang dapat memperoleh wawasan yang bermakna tentang keakuratan aplikasi AI generatif mereka.
Memahami implikasi biaya sebelum menggunakan model AI generatif sangat penting untuk mengoptimalkan alokasi sumber daya dan memaksimalkan pengembalian investasi. Deepmark.ai menggabungkan analisis biaya, memungkinkan pengembang untuk membuat estimasi yang tepat dari persyaratan keuangan yang terkait dengan menjalankan aplikasi AI mereka pada model Genai yang berbeda. Dengan memberikan proyeksi biaya, Deepmark.ai membantu pengembang membuat keputusan berdasarkan informasi untuk mencapai solusi yang hemat biaya.
Memastikan relevansi output yang dihasilkan sangat penting, terutama dalam aplikasi di mana AI generatif digunakan untuk mengatasi kasus penggunaan tertentu. Deepmark.ai.ai memfasilitasi penilaian relevansi dengan memberikan alat untuk membandingkan output yang dihasilkan dengan kriteria yang diinginkan. Ini memungkinkan pengembang untuk menyempurnakan model mereka dan memastikan konten yang dihasilkan selaras dengan tujuan dan persyaratan yang dimaksud.
Penilaian latensi di API untuk model AI generatif sangat penting untuk memberikan aplikasi bertenaga AI yang berkualitas tinggi dan efisien. Latensi menunjukkan waktu yang dibutuhkan untuk mendapatkan respons setelah permintaan dibuat dan merupakan indikator kinerja potensial. Dengan mengevaluasi latensi, pengembang AI dapat mengidentifikasi inefisiensi dan memastikan bahwa aplikasi AI berkinerja pada kecepatan yang optimal. Ini berkontribusi pada kepuasan pengguna secara keseluruhan dan berdampak pada keandalan dan kredibilitas aplikasi AI.
Menilai dan memantau tingkat kegagalan pada ratusan atau ribuan permintaan adalah aspek penting dari penilaian ketahanan aplikasi AI generatif. Deepmark.ai menawarkan kemampuan penilaian tingkat kegagalan, memungkinkan pengembang untuk melacak tingkat kegagalan dengan mulus di berbagai skala, dari ratusan hingga ribuan permintaan per detik. Dengan memberikan wawasan tentang pola kegagalan potensial, Deepmark.AI memungkinkan pengembang untuk secara proaktif mengatasi masalah dan mempertahankan kinerja yang optimal.
Menggabungkan teknologi deepmark.ai yang dikembangkan oleh Ingestai Labs dalam pengembangan AI dapat menghasilkan banyak keunggulan, termasuk:
Deepmark.ai memprioritaskan prediktabilitas dan efektivitas biaya dengan memberikan pengembang metrik penilaian yang andal, estimasi biaya, dan rekomendasi optimasi. Ini memberdayakan pengembang untuk membuat keputusan berdasarkan informasi, mengurangi risiko yang terkait dengan merancang dan menggunakan aplikasi AI generatif.
Dengan memanfaatkan data dan kekakuan, Deepmark.ai memungkinkan organisasi untuk menjauh dari mengandalkan intuisi hanya saat menilai model AI generatif. Pendekatan berbasis data ini menanamkan kepercayaan pada proses pengambilan keputusan, memungkinkan presisi dan akurasi yang lebih besar dalam pengembangan aplikasi AI.
Kemampuan Deepmark.AI untuk secara komprehensif menilai keandalan, akurasi, relevansi, dan efisiensi biaya berkontribusi untuk meningkatkan kualitas aplikasi AI secara keseluruhan. Melalui pemantauan berkelanjutan atau penilaian berkala, pengembang dapat secara iteratif meningkatkan kinerja model mereka (misalnya dengan meningkatkan metapromt atau fine-tuning), memastikan kinerja yang optimal dan kepuasan pengguna.
Ingestai sedang bekerja untuk membangun model deteksi bias sendiri berdasarkan dataset komparatif berpemilik yang terdiri dari 7,5+ juta permintaan dan respons yang berbeda dari model bahasa besar yang berbeda, yang diberi label dan digunakan untuk pelatihan, pengujian, dan penyempurnaan identifikasi konteks terkait bias, deteksi real-time dan resolusi bias dan dorongan yang tidak aman atau respons. Deepmark AI adalah alat yang dibangun di atas model ML eksklusif untuk pengembang aplikasi AI yang menyediakan penilaian yang dapat diandalkan tentang prediktabilitas, akurasi, efisiensi biaya, dan metrik benchmark lainnya. Dengan memprioritaskan keselamatan, kebenaran, prediktabilitas, dan efektivitas biaya, sambil memanfaatkan data dan kekakuan, Deepmark AI memberdayakan pengembang untuk membangun aplikasi bertenaga AI generatif berkualitas tinggi yang andal. Dengan fitur dan manfaatnya yang komprehensif, Deepmark AI membuka kemungkinan baru bagi organisasi yang ingin memanfaatkan potensi sebenarnya dari AI generatif.
Gambar Docker: https://hub.docker.com/r/embedditor/deepmark
Anda dapat menemukan instruksi terperinci di halaman web Docker.
Instal Laravel
Penyimpanan Artisan PHP: Tautan
PHP Artisan Antrian: Tabel
PHP Artisan bermigrasi
Atur Bearer_Token di .env
Gunakan token dari hal.5 sebagai header HTTP "X-Bearer-Token"
Instal Frontend
npm inpm run dev , atau npm run build untuk versi produksi
