deepmark
1.0.0
Deepmark AI дает возможность генеративным создателям ИИ принимать обоснованные решения при выборе среди крупных языковых моделей (LLM), что позволяет бесшовной оценке различных LLM на ваших собственных данных, поэтому ваши приложения ИИ имеют предсказуемую и надежную производительность.
Ожидается, что искусственный интеллект (ИИ) внесет приблизительно 15,7 триллиона долларов в мировую экономику к 2030 году, согласно недавнему исследованию, проведенному PWC. Поскольку ИИ продолжает играть решающую роль в различных областях, генеративные модели ИИ и крупного языка (LLM) стали мощным строительным блоком при создании приложений с AI, способными генерировать огромную бизнес-ценность, а генеративный AI является ключевым элементом в таких приложениях.
ИИ вызвал революцию в последнем десятилетии, и в настоящее время эксперты по предметным вопросам ИИ в MIT (https://horizon.mit.edu/about-us) считают, что генеративный ИИ собирается преобразовать несколько доменов, таких как разработка кода, чат-боты, аудио/видео среди многих других. С развитием генеративных компаний искусственного интеллекта, таких как OpenAI и их продуктов, таких как CHATGPT, есть юридические, этические и доверительные проблемы с Gen AI. Эти проблемы представляют необходимость хорошей оценки продуктов, включая метрики, которые необходимо стремиться к улучшению или ранжированию этих различных моделей, которые стимулируют общую технологию. Это также дорожный пункт для адаптации Genai в нескольких компаниях сегодня.
Согласно недавнему отчету HBR: Генеративный ИИ не может работать на основе сет-и-и-заправки-инструменты нуждаются в постоянном надзоре.
Хотя метрики оценки четко определены, а внутренние метрики обычно оцениваются почти мгновенно, когда выпускается модель LLM, нет доступных инструментов (открытый источник или собственность), которые позволяют разработчикам плавно проводить специфические для задачи (внутренние) оценки на свои уникальные данные. Единственным решением, близким к нему, является Лэнгчейн Лэнгсмит, который все еще находится в закрытой бета -версии и недостаточно зрелый, чтобы обеспечить всеобъемлющие внешние показатели, которые необходимы для принятия.
Таким образом, организации должны иметь возможность оценивать модели LLM на своих собственных данных для предоставления подтверждаемых результатов, которые точность баланса, точность, отзыв (способность модели правильно идентифицировать положительные случаи в данном наборе данных) и надежность, поскольку модели могут создавать различные ответы на одни и те же подсказки, препятствуя способности пользователя оценивать точность результатов.
Чтобы решить эту проблему надежности, мы (Ingestai Labs) разработали Deepmark AI - инструмент сравнительного анализа, который позволяет оценивать крупные языковые модели (LLM) на различных внешних (специфичных) метрик на ваших собственных данных. Он имеет предварительно построенную интеграцию с ведущими генеративными API AI, такими как GPT-4, Anpropic, GPT-3.5 Turbo, Cohere, AI21 и другие.
Текущие показатели оценки Genai (LLM)
Когда дело доходит до оценки производительности LLM, существует два основных типа метрик, которые можно использовать: внутренние и внешние.
Примеры внутренних метрик включают, но они не ограничены
Внешние показатели или также называемые показатели задачи, могут включать в себя:
Эти показатели оценки не являются исчерпывающими, и конкретные приложения могут иметь дополнительные или альтернативные метрики в зависимости от контекста и требований, но некоторые из специфических показателей задачи, таких как задержка, точность или стоимость, можно рассматривать как наиболее часто используемые.
Deepmark AI обеспечивает уникальную среду тестирования для языковых моделей (LLM), позволяя разработчикам Genai легко диагностировать неточности и проблемы с производительностью за считанные секунды. Используя Deepmark AI, разработчики Generative AIP Applications могут запускать несколько моделей LLM на сотнях или тысячах итераций по конкретным задачам (вопрос вопросов, анализ настроений, NER и т. Д.) И получить точные результаты оценки за секунды.
Deepmark AI-это инструмент, специально разработанный для генеративных строителей ИИ. Это решение фокусируется на итеративной оценке внешних (специфичных) метриков, чтобы определить наиболее предсказуемые, надежные и экономически эффективные генеративные модели ИИ на основе уникальных потребностей конкретного варианта использования. Deepmark AI предлагает возможности для комплексной оценки различных важных показателей эффективности Genai, таких как:
Deepmark AI позволяет разработчикам и организациям принимать обоснованные решения при навигации по наиболее важным показателям эффективности крупных языковых моделей.
Принятие пользователя:
С момента запуска в феврале 2023 года Ingvestai Labs Plantorm (Playground, AI Aggregator, App Builder) быстро приобрела популярность в качестве общественной платформы для быстрого разведки, экспериментов и быстрого прототипирования различных случаев использования искусственного интеллекта.
Платформа получила значительное признание отрасли:
Менее чем за год Ingstai накопила впечатляющую пользовательскую базу из более чем 40 000 человек, причем почти 15 000 активных пользователей ежемесячно и несколько компаний, занимающихся NASDAQ, среди клиентов и в разработке. Этот уровень тяги говорит о способности платформы привлекать и привлекать пользователей и генерировать бизнес -ценность.
Надежность является критическим фактором при определении эффективности генеративных моделей ИИ. DeepMark.ai.ai предлагает комплексные оценки надежности путем оценки эффективности модели в различных условиях и захватывая потенциальные точки отказа. Это позволяет разработчикам выявлять области для улучшения и повысить общую надежность их приложений для искусственного интеллекта.
Обеспечение точности генеративных моделей ИИ имеет важное значение для получения высококачественных результатов. DeepMark.ai.ai предоставляет разработчикам инструменты для строгого оценивания точности своих моделей с помощью обширных процедур тестирования и проверки. Используя расширенные статистические методы и методологии сравнения, разработчики могут получить значимую информацию о точности своих генеративных приложений ИИ.
Понимание последствий затрат перед развертыванием генеративных моделей искусственного интеллекта имеет жизненно важное значение для оптимизации распределения ресурсов и максимизации возврата инвестиций. DeepMark.ai включает анализ затрат, позволяя разработчикам делать точные оценки финансовых требований, связанных с запуском их приложений для ИИ на различных моделях Genai. Предоставляя прогнозы затрат, DeepMark.ai помогает разработчикам принимать обоснованные решения для достижения экономически эффективных решений.
Обеспечение актуальности сгенерированных выходов имеет решающее значение, особенно в приложениях, где генеративный ИИ используется для решения конкретных вариантов использования. DeepMark.ai.ai облегчает оценку актуальности, предоставляя разработчикам инструменты для сравнения генерируемых результатов с желаемыми критериями. Это позволяет разработчикам точно настроить свои модели и обеспечить соответствие сгенерированного контента с предполагаемыми целями и требованиями.
Оценка задержки в API для генеративных моделей искусственного интеллекта имеет решающее значение для предоставления высококачественных, эффективных приложений с AI. Задержка обозначает время, необходимое для получения ответа после выполнения запроса, и является потенциальным показателем производительности. Оценивая задержку, разработчики ИИ могут идентифицировать неэффективность и гарантировать, что приложения ИИ работают с оптимальной скоростью. Это способствует общей удовлетворенности пользователей и влияет на надежность и достоверность приложений искусственного интеллекта.
Оценка и мониторинг ставок отказов по сотням или тысячам запросов является важным аспектом оценки надежности генеративных приложений ИИ. DeepMark.ai предлагает возможности оценки сбоев, позволяя разработчикам плавно отслеживать частоту отказов в различных масштабах, от сотен до тысяч запросов в секунду. Предоставляя представление о потенциальных моделях сбоя, DeepMark.ai позволяет разработчикам активно решать проблемы и поддерживать оптимальную производительность.
Включение технологии DeepMark.ai, разработанных Ingestai Labs в развитие ИИ, может привести к многочисленным преимуществам, включая:
DeepMark.ai приоритет предсказуемости и экономической эффективности, предоставляя разработчикам надежные показатели оценки, оценку затрат и рекомендации по оптимизации. Это дает возможность разработчикам принимать обоснованные решения, снижая риски, связанные с разработкой и развертыванием генеративных приложений искусственного интеллекта.
Используя данные и строгость, DeepMark.ai позволяет организациям уйти от полагаться исключительно на интуицию при оценке генеративных моделей ИИ. Этот подход, управляемый данными, внушает доверие к процессу принятия решений, что позволяет повысить точность и точность в разработке приложений для искусственного интеллекта.
Способность DeepMark.ai всесторонне оценивать надежность, точность, актуальность и экономическую эффективность способствует повышению общего качества приложений ИИ. Благодаря непрерывному мониторинге или периодической оценке разработчики могут итеративно повысить производительность своих моделей (например, улучшая метапром или тонкую настройку), обеспечивая оптимальную производительность и удовлетворенность пользователей.
Ingyestai работает над созданием собственной модели обнаружения смещения на основе собственного сравнительного набора данных, состоящего из 7,5 миллионов различных запросов и ответов различных крупных языковых моделей, которые маркируются и используются для обучения, тестирования и уточнения идентификации смещения контекстов, обнаружения в реальном времени и разрешения смещений и нереагированных подмождений или ответов. Deepmark AI-это инструмент, созданный на вершине проприетарных моделей ML для разработчиков приложений AI, который обеспечивает надежные оценки предсказуемости, точности, экономической эффективности и других эталонных метрик. Рассказывая о безопасности, правдивости, предсказуемости и экономической эффективности, одновременно используя данные и строгость, Deepmark AI дает разработчикам создание высококачественных надежных приложений с AI с AI. Благодаря всесторонним функциям и преимуществам, Deepmark AI открывает новые возможности для организаций, стремящихся использовать истинный потенциал генеративного ИИ.
Docker Image: https://hub.docker.com/r/embedditor/deepmark
Вы можете найти подробные инструкции на веб -странице Docker.
Установите Laravel
PHP Artisan Storage: Link
PHP Artisan Queue: Table
PHP Artisan мигрирует
Установить Bearer_token в .env
Используйте токен с стр. 5 в качестве заголовка HTTP "X-Fearer-Token"
Установить фронт
npm inpm run dev или npm run build для производственной версии
