deepmark
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A AI Deepmark capacita os construtores de IA generativos a tomar decisões informadas ao escolher entre grandes modelos de idiomas (LLM), permitindo uma avaliação perfeita de vários LLM em seus próprios dados, para que seus aplicativos de IA tenham desempenho previsível e confiável.
Espera -se que a inteligência artificial (IA) contribua com aproximadamente US $ 15,7 trilhões para a economia global até 2030, de acordo com um estudo recente da PWC. À medida que a IA continua a desempenhar um papel crucial em vários domínios, a IA generativa e os grandes modelos de linguagem (LLM) emergiram como um poderoso bloco de construção na criação de aplicativos movidos a IA capazes de gerar enorme valor comercial e IA generativa é o elemento-chave nesses tipos de aplicações.
A IA desencadeou uma revolução na última década e agora a IA tem especialistas no MIT (https://horizon.mit.edu/about-us) acredita que a IA generativa transformará ainda mais vários domínios, como desenvolvimento de código, chatbots, áudio/vídeo entre muitos outros. Com o avanço de empresas generativas de IA, como o OpenAI e seus produtos como o ChatGPT, existem questões legais, éticas e de confiança com a Gen AI. Esses desafios imploram à necessidade de uma boa avaliação dos produtos, incluindo métricas que precisam ter como objetivo melhorar ou classificar esses vários modelos que impulsionam a tecnologia geral. Este também é um obstáculo para a adaptação da Genai em várias empresas hoje.
De acordo com o relatório recente da HBR: a IA generativa não pode operar com base no conjunto e esquecer-as ferramentas precisam de supervisão constante.
Embora as métricas de avaliação sejam claramente definidas e as métricas intrínsecas sejam normalmente avaliadas quase instantaneamente quando um modelo LLM é lançado, não há ferramentas disponíveis (de código aberto ou proprietário) que permitam que os desenvolvedores façam avaliações específicas de tarefas (intrínsecas) sobre seus dados exclusivos. A única solução próxima a ela é o Langchain Langsmith, que ainda está em beta fechado e não é maduro o suficiente para fornecer métricas extrínsecas abrangentes essenciais para a adoção.
Em resumo, as organizações precisam ser capazes de avaliar os modelos LLM em seus próprios dados para fornecer resultados verificáveis que equilibram precisão, precisão, recall (a capacidade do modelo de identificar corretamente casos positivos em um determinado conjunto de dados) e confiabilidade, pois os modelos podem produzir respostas diferentes para os mesmos avisos, impedindo a capacidade do usuário de avaliar a precisão dos resultados.
Para enfrentar esse desafio de confiabilidade, nós (Ingestai Labs) desenvolvemos a AI Deepmark - uma ferramenta de benchmarking que permite a avaliação de grandes modelos de linguagem (LLM) em várias métricas extrínsecas (específicas de tarefas) em seus próprios dados. Possui integração pré-construída com APIs generativas de IA generativas, como GPT-4, Antrópico, GPT-3.5 Turbo, Cohere, AI21 e outros.
Métricas atuais de avaliação de Genai (LLM)
Quando se trata de avaliar o desempenho do LLMS, existem dois tipos principais de métricas que podem ser usadas: intrínsecas e extrínsecas.
Exemplos de métricas intrínsecas incluem, mas não se limitam a
Métricas extrínsecas, ou também chamadas de métricas específicas de tarefas, podem incluir:
Essas métricas de avaliação não são exaustivas e aplicativos específicos podem ter métricas adicionais ou alternativas, dependendo do contexto e dos requisitos, mas algumas das métricas específicas da tarefa, como latência, precisão ou custo, podem ser consideradas as mais usadas.
A AI Deepmark permite um ambiente de teste exclusivo para modelos de idiomas (LLM), permitindo que os desenvolvedores da Genai diagnostiquem facilmente imprecisões e problemas de desempenho em questão de segundos. Ao usar a AI Deepmark, os desenvolvedores de aplicativos de IA generativos podem executar vários modelos LLM em centenas ou milhares de iterações sobre tarefas específicas (resposta à resposta, análise de sentimentos, NER etc.) e obter resultados exatos de avaliação em segundos.
A IA da DeepMark é uma ferramenta projetada especificamente para construtores de IA generativos. Essa solução se concentra na avaliação iterativa das métricas extrínsecas (específicas de tarefas) para identificar os modelos de IA generativos mais previsíveis, confiáveis e econômicos com base nas necessidades exclusivas de um caso de uso específico. A IA Deepmark oferece recursos para avaliação abrangente de várias métricas importantes de desempenho da Genai, como:
A AI Deepmark capacita os desenvolvedores e organizações a tomar decisões informadas ao navegar pelas métricas de desempenho mais importantes de grandes modelos de idiomas.
Adoção do usuário:
Desde o seu lançamento em fevereiro de 2023, a Ingestai Labs Plantorm (Playground, AI agregadora, construtora de aplicativos) rapidamente ganhou popularidade como uma plataforma orientada à comunidade para exploração rápida, experimentação e prototipagem rápida de vários casos de uso de IA.
A plataforma ganhou um reconhecimento significativo da indústria:
Em menos de um ano, a Ingestai acumulou uma impressionante base de usuários de mais de 40.000 indivíduos, com quase 15.000 usuários ativos mensalmente e poucas empresas negociadas na Nasdaq entre os clientes e no pipeline. Esse nível de tração fala da capacidade da plataforma de atrair e envolver usuários e gerar valor comercial.
A confiabilidade é um fator crítico na determinação da eficácia dos modelos generativos de IA. DeepMark.ai.ai oferece avaliações abrangentes de confiabilidade, avaliando o desempenho do modelo sob várias condições e capturando possíveis pontos de falha. Isso permite que os desenvolvedores identifiquem áreas para melhoria e aprimorem a confiabilidade geral de seus aplicativos de IA.
Garantir a precisão dos modelos generativos de IA é essencial para gerar saídas de alta qualidade. DeepMark.ai.ai fornece aos desenvolvedores ferramentas para avaliar rigorosamente a precisão de seus modelos por meio de extensos procedimentos de teste e validação. Ao alavancar técnicas estatísticas avançadas e metodologias de comparação, os desenvolvedores podem derivar informações significativas sobre a precisão de suas aplicações generativas de IA.
Compreender as implicações de custo antes de implantar modelos generativos de IA é vital para otimizar a alocação de recursos e maximizar o retorno do investimento. DeepMark.ai incorpora análise de custos, permitindo que os desenvolvedores façam estimativas precisas dos requisitos financeiros associados à execução de seus aplicativos de IA em diferentes modelos Genai. Ao fornecer projeções de custo, a DeepMark.ai ajuda os desenvolvedores a tomar decisões informadas para obter soluções econômicas.
Garantir que a relevância das saídas geradas seja crítica, especialmente em aplicações em que a IA generativa é empregada para abordar casos de uso específicos. DeepMark.ai.ai facilita a avaliação de relevância, fornecendo aos desenvolvedores ferramentas para comparar saídas geradas com os critérios desejados. Isso permite que os desenvolvedores ajustem seus modelos e garantam que o conteúdo gerado alinhe com as metas e requisitos pretendidos.
A avaliação da latência nas APIs para modelos generativos de IA é de importância crítica para fornecer aplicações de alta qualidade e eficientes em IA. A latência indica o tempo necessário para obter uma resposta após ser feita uma solicitação e é um indicador potencial de desempenho. Ao avaliar a latência, os desenvolvedores de IA podem identificar ineficiências e garantir que os aplicativos de IA tenham desempenho a uma velocidade ideal. Isso contribui para a satisfação geral do usuário e afeta a confiabilidade e a credibilidade dos aplicativos de IA.
Avaliar e monitorar as taxas de falha em centenas ou milhares de solicitações é um aspecto essencial da avaliação da robustez de aplicativos generativos de IA. O DeepMark.ai oferece recursos de avaliação de taxas de falhas, permitindo que os desenvolvedores rastreem perfeitamente as taxas de falha em várias escalas, de centenas a milhares de solicitações por segundo. Ao fornecer informações sobre possíveis padrões de falha, a DeepMark.Ai permite que os desenvolvedores abordem proativamente os problemas e mantenham o desempenho ideal.
Incorporar a tecnologia DeepMark.ai desenvolvida pela Ingestai Labs dentro de um desenvolvimento de IA pode ceder a inúmeras vantagens, incluindo:
DeepMark.ai prioriza a previsibilidade e a relação custo-benefício, fornecendo aos desenvolvedores métricas de avaliação confiáveis, estimativas de custos e recomendações de otimização. Isso capacita os desenvolvedores a tomar decisões informadas, reduzindo os riscos associados ao projeto e implantação de aplicativos generativos de IA.
Ao alavancar dados e rigor, o DeepMark.ai permite que as organizações se afastem de confiar apenas na intuição ao avaliar os modelos generativos de IA. Essa abordagem orientada a dados instila confiança no processo de tomada de decisão, permitindo maior precisão e precisão no desenvolvimento de aplicativos de IA.
A capacidade do DeepMark.ai de avaliar de maneira abrangente a confiabilidade, precisão, relevância e eficiência de custo contribui para melhorar a qualidade geral dos aplicativos de IA. Através de monitoramento contínuo ou avaliação periódica, os desenvolvedores podem melhorar iterativamente o desempenho de seus modelos (por exemplo, melhorando os metapromts ou ajustes finos), garantindo o desempenho ideal e a satisfação do usuário.
A InGestai está trabalhando na construção de um modelo de detecção de viés, com base em um conjunto de dados comparativo proprietário que consiste em mais de 7,5 milhões de solicitações e respostas variadas de diferentes modelos de linguagem grande, que estão sendo rotulados e usados para treinamento, teste e refino de identificação de contextos ou contas de viés, detecção e resistência em tempo real de peias e seguintes instantes. A IA Deepmark é uma ferramenta construída sobre os modelos proprietários de ML para desenvolvedores de aplicativos de IA, que fornece avaliações confiáveis de previsibilidade, precisão, eficiência de custo e outras métricas de referência. Ao priorizar a segurança, a veracidade, a previsibilidade e a relação custo-benefício, enquanto alavancam dados e rigor, a AI DeepMark capacita os desenvolvedores a criar aplicativos generativos confiáveis de alta qualidade. Com seus recursos e benefícios abrangentes, a AI Deepmark abre novas possibilidades para organizações que buscam aproveitar o verdadeiro potencial da IA generativa.
Imagem do Docker: https://hub.docker.com/r/embedditor/deepmark
Você pode encontrar instruções detalhadas na página da web do Docker.
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