deepmark
1.0.0
Deepmark AI ให้อำนาจแก่ผู้สร้าง AI ที่สร้างขึ้นเพื่อตัดสินใจอย่างชาญฉลาดเมื่อเลือกแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ทำให้การประเมิน LLM ต่างๆอย่างราบรื่นบนข้อมูลของคุณเองดังนั้นแอปพลิเคชัน AI ของคุณจึงมีประสิทธิภาพที่คาดการณ์ได้และเชื่อถือได้
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) คาดว่าจะมีส่วนร่วมประมาณ $ 15.7 ล้านล้านต่อเศรษฐกิจโลกภายในปี 2573 จากการศึกษาล่าสุดของ PwC ในขณะที่ AI ยังคงมีบทบาทสำคัญในโดเมนต่าง ๆ การสร้าง AI และแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ได้กลายเป็นหน่วยการสร้างที่ทรงพลังในการสร้างแอพพลิเคชั่นที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่สามารถสร้างมูลค่าทางธุรกิจจำนวนมหาศาลและ AI Generative เป็นองค์ประกอบสำคัญในการใช้งานประเภทนี้
AI จุดประกายการปฏิวัติในทศวรรษที่ผ่านมาและตอนนี้ผู้เชี่ยวชาญเรื่อง AI ที่ MIT (https://horizon.mit.edu/about-us) เชื่อว่า AI Generative กำลังจะเปลี่ยนหลายโดเมนเช่นการพัฒนารหัส chatbots เสียง/วิดีโอ ด้วยความก้าวหน้าของ บริษัท AI ที่เกิดขึ้นเช่น OpenAI และผลิตภัณฑ์ของพวกเขาเช่น ChatGPT มีปัญหาทางกฎหมายจริยธรรมและความไว้วางใจกับ Gen AI ความท้าทายเหล่านี้ขอให้มีการประเมินผลิตภัณฑ์ที่ดีรวมถึงตัวชี้วัดที่จำเป็นต้องตั้งเป้าหมายในการปรับปรุงหรือจัดอันดับโมเดลต่าง ๆ เหล่านี้ซึ่งขับเคลื่อนเทคโนโลยีโดยรวม นี่เป็นสิ่งกีดขวางบนถนนสำหรับการปรับตัวของ Genai ในหลาย บริษัท ในปัจจุบัน
ตามรายงาน HBR ล่าสุด: Generative AI ไม่สามารถทำงานบนพื้นฐานที่กำหนดและหา-มัน-เครื่องมือต้องมีการกำกับดูแลอย่างต่อเนื่อง
แม้ว่าตัวชี้วัดการประเมินจะถูกกำหนดไว้อย่างชัดเจนและการวัดที่แท้จริงจะได้รับการประเมินโดยปกติเกือบจะทันทีเมื่อมีการปล่อยโมเดล LLM แต่ก็ไม่มีเครื่องมือที่มีอยู่ (โอเพ่นซอร์สหรือกรรมสิทธิ์) ที่ช่วยให้นักพัฒนาสามารถทำการประเมินเฉพาะงาน (Intrinsic) ได้อย่างราบรื่น ทางออกเดียวที่อยู่ใกล้กับมันคือ Langchain Langsmith ซึ่งยังคงอยู่ในช่วงเบต้าปิดและยังไม่โตพอที่จะให้การวัดภายนอกที่ครอบคลุมซึ่งจำเป็นสำหรับการรับเลี้ยงบุตรบุญธรรม
โดยสรุปองค์กรจำเป็นต้องสามารถประเมินโมเดล LLM บนข้อมูลของตนเองเพื่อให้ผลลัพธ์ที่ตรวจสอบได้ซึ่งสมดุลความแม่นยำความแม่นยำการเรียกคืน (ความสามารถของโมเดลในการระบุกรณีที่เป็นบวกภายในชุดข้อมูลที่กำหนด) และความน่าเชื่อถือเนื่องจากแบบจำลองสามารถสร้างคำตอบที่แตกต่างกัน
เพื่อจัดการกับความท้าทายของความน่าเชื่อถือนี้เรา (Ingestai Labs) ได้พัฒนา Deepmark AI ซึ่งเป็นเครื่องมือเปรียบเทียบที่ช่วยให้สามารถประเมินแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ในการวัดภายนอก (เฉพาะงาน) ในข้อมูลของคุณเอง มันมีการบูรณาการที่สร้างไว้ล่วงหน้ากับ AI API AI ที่เป็นผู้นำเช่น GPT-4, มานุษยวิทยา, GPT-3.5 Turbo, Cohere, AI21 และอื่น ๆ
ตัวชี้วัดการประเมิน Genai (LLM) ปัจจุบัน
เมื่อพูดถึงการประเมินประสิทธิภาพของ LLMS มีตัวชี้วัดหลักสองประเภทที่สามารถใช้งานได้: ภายในและภายนอก
ตัวอย่างของตัวชี้วัดที่แท้จริงรวมถึง แต่ไม่ จำกัด เพียง
ตัวชี้วัดภายนอกหรือเรียกว่าตัวชี้วัดเฉพาะงานอาจรวมถึง:
ตัวชี้วัดการประเมินเหล่านี้ไม่ครบถ้วนสมบูรณ์และแอพพลิเคชั่นเฉพาะอาจมีตัวชี้วัดเพิ่มเติมหรือทางเลือกขึ้นอยู่กับบริบทและข้อกำหนด แต่บางส่วนของตัวชี้วัดเฉพาะงานเช่นเวลาแฝงความแม่นยำหรือค่าใช้จ่ายอาจถูกพิจารณาว่าใช้กันมากที่สุด
Deepmark AI ช่วยให้สภาพแวดล้อมการทดสอบที่ไม่ซ้ำกันสำหรับแบบจำลองภาษา (LLM) ช่วยให้นักพัฒนา Genai สามารถวินิจฉัยความไม่ถูกต้องและปัญหาด้านประสิทธิภาพได้อย่างง่ายดายในเวลาไม่กี่วินาที ด้วยการใช้ Deepmark AI ผู้พัฒนาแอปพลิเคชัน AI Generative สามารถเรียกใช้โมเดล LLM หลายรุ่นในการวนซ้ำหลายร้อยหรือหลายพันรายการในงานที่เฉพาะเจาะจง (การตอบคำถามการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น ฯลฯ ) และรับผลการประเมินที่แน่นอนในวินาที
Deepmark AI เป็นเครื่องมือที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับผู้สร้าง AI กำเนิดวิธีการแก้ปัญหานี้มุ่งเน้นไปที่การประเมินซ้ำของตัวชี้วัดภายนอก (เฉพาะงาน) เพื่อระบุแบบจำลอง AI ที่คาดการณ์ได้เชื่อถือได้และคุ้มค่ามากที่สุดตามความต้องการเฉพาะของกรณีการใช้งานเฉพาะ Deepmark AI นำเสนอความสามารถสำหรับการประเมินที่ครอบคลุมของตัวชี้วัดประสิทธิภาพของ Genai ที่สำคัญต่างๆเช่น:
Deepmark AI ให้อำนาจแก่นักพัฒนาและองค์กรในการตัดสินใจอย่างชาญฉลาดเมื่อนำทางผ่านตัวชี้วัดประสิทธิภาพที่สำคัญที่สุดของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่
การยอมรับผู้ใช้:
นับตั้งแต่เปิดตัวในเดือนกุมภาพันธ์ 2566 Ingestai Labs Plantorm (สนามเด็กเล่น AI Aggregator, App Builder) ได้รับความนิยมอย่างรวดเร็วในฐานะแพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วยชุมชนสำหรับการสำรวจอย่างรวดเร็วการทดลองและการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็วของกรณีการใช้ AI ต่างๆ
แพลตฟอร์มดังกล่าวได้รับการยอมรับในอุตสาหกรรมที่สำคัญ:
ในเวลาน้อยกว่าหนึ่งปี Ingestai ได้รวบรวมฐานผู้ใช้ที่น่าประทับใจกว่า 40,000 คนโดยมีผู้ใช้งานเกือบ 15,000 รายเป็นรายเดือนและ บริษัท ซื้อขายของ Nasdaq เพียงไม่กี่แห่งในหมู่ลูกค้าและในท่อ การลากระดับนี้พูดถึงความสามารถของแพลตฟอร์มในการดึงดูดและดึงดูดผู้ใช้และสร้างมูลค่าทางธุรกิจ
ความน่าเชื่อถือเป็นปัจจัยสำคัญในการกำหนดประสิทธิภาพของแบบจำลอง AI แบบกำเนิด Deepmark.ai.ai เสนอการประเมินความน่าเชื่อถือที่ครอบคลุมโดยการประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองภายใต้เงื่อนไขต่าง ๆ และการจับภาพจุดล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้น สิ่งนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถระบุพื้นที่สำหรับการปรับปรุงและเพิ่มความน่าเชื่อถือโดยรวมของแอปพลิเคชัน AI ของพวกเขา
การรับรองความถูกต้องของแบบจำลอง AI แบบกำเนิดเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการสร้างเอาต์พุตคุณภาพสูง Deepmark.ai.ai ให้เครื่องมือแก่นักพัฒนาในการประเมินความแม่นยำของแบบจำลองอย่างจริงจังผ่านขั้นตอนการทดสอบและการตรวจสอบอย่างกว้างขวาง ด้วยการใช้ประโยชน์จากเทคนิคทางสถิติขั้นสูงและวิธีการเปรียบเทียบนักพัฒนาสามารถได้รับข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายเกี่ยวกับความถูกต้องของแอปพลิเคชัน AI แบบกำเนิดของพวกเขา
การทำความเข้าใจเกี่ยวกับผลกระทบค่าใช้จ่ายก่อนที่จะปรับใช้แบบจำลอง AI แบบกำเนิดเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดสรรทรัพยากรและเพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุน Deepmark.AI รวมการวิเคราะห์ต้นทุนทำให้นักพัฒนาสามารถประเมินความต้องการทางการเงินที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานแอปพลิเคชัน AI ของพวกเขาในรุ่น Genai ที่แตกต่างกันได้อย่างแม่นยำ ด้วยการจัดทำประมาณการต้นทุน Deepmark.AI ช่วยให้นักพัฒนาตัดสินใจอย่างชาญฉลาดเพื่อให้บรรลุโซลูชันที่มีประสิทธิภาพ
การรับรองความเกี่ยวข้องของผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นนั้นมีความสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งในแอพพลิเคชั่นที่ใช้ AI กำเนิดเพื่อจัดการกับกรณีการใช้งานที่เฉพาะเจาะจง Deepmark.ai.ai อำนวยความสะดวกในการประเมินความเกี่ยวข้องโดยการจัดหาเครื่องมือเพื่อเปรียบเทียบผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นกับเกณฑ์ที่ต้องการ สิ่งนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับโมเดลของพวกเขาและให้แน่ใจว่าเนื้อหาที่สร้างขึ้นสอดคล้องกับเป้าหมายและข้อกำหนดที่ต้องการ
การประเมินความหน่วงแฝงใน APIs สำหรับแบบจำลอง AI แบบกำเนิดนั้นมีความสำคัญอย่างยิ่งในการส่งมอบแอพพลิเคชั่น AI ที่มีคุณภาพสูงและมีประสิทธิภาพ เวลาแฝงหมายถึงเวลาที่ใช้ในการตอบกลับหลังจากมีการร้องขอและเป็นตัวบ่งชี้ที่เป็นไปได้ของประสิทธิภาพ โดยการประเมินเวลาแฝงนักพัฒนา AI สามารถระบุความไร้ประสิทธิภาพและตรวจสอบให้แน่ใจว่าแอปพลิเคชัน AI ทำงานด้วยความเร็วที่ดีที่สุด สิ่งนี้ก่อให้เกิดความพึงพอใจของผู้ใช้โดยรวมและส่งผลกระทบต่อความน่าเชื่อถือและความน่าเชื่อถือของแอปพลิเคชัน AI
การประเมินและตรวจสอบอัตราความล้มเหลวของคำขอหลายร้อยหรือหลายพันครั้งเป็นสิ่งสำคัญในการประเมินความทนทานของแอปพลิเคชัน AI แบบกำเนิด Deepmark.ai เสนอความสามารถในการประเมินอัตราความล้มเหลวช่วยให้นักพัฒนาสามารถติดตามอัตราความล้มเหลวได้อย่างราบรื่นในระดับต่าง ๆ จากหลายร้อยถึงหลายพันคำขอต่อวินาที ด้วยการให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับรูปแบบความล้มเหลวที่อาจเกิดขึ้น Deepmark.Ai ช่วยให้นักพัฒนาสามารถแก้ไขปัญหาเชิงรุกและรักษาประสิทธิภาพที่ดีที่สุด
การผสมผสานเทคโนโลยี Deepmark.AI ที่พัฒนาโดย Ingestai Labs ภายในการพัฒนา AI สามารถให้ได้เปรียบมากมายรวมถึง:
Deepmark.AI จัดลำดับความสำคัญการคาดการณ์และความคุ้มค่าโดยการจัดหาตัวชี้วัดการประเมินที่เชื่อถือได้การประมาณค่าต้นทุนและคำแนะนำการเพิ่มประสิทธิภาพ สิ่งนี้ช่วยให้นักพัฒนาซอฟต์แวร์สามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดลดความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับการออกแบบและปรับใช้แอปพลิเคชัน AI กำเนิด
ด้วยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลและความเข้มงวด DeepMark.AI ช่วยให้องค์กรสามารถย้ายออกไปจากการพึ่งพาสัญชาตญาณเมื่อประเมินแบบจำลอง AI แบบกำเนิด วิธีการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลนี้ปลูกฝังความมั่นใจในกระบวนการตัดสินใจทำให้มีความแม่นยำและความแม่นยำในการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI มากขึ้น
ความสามารถของ deepmark.ai ในการประเมินความน่าเชื่อถือความแม่นยำความเกี่ยวข้องและประสิทธิภาพที่ครอบคลุมอย่างครอบคลุมมีส่วนช่วยในการเพิ่มคุณภาพโดยรวมของแอปพลิเคชัน AI ผ่านการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องหรือการประเมินเป็นระยะนักพัฒนาสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของแบบจำลองซ้ำ ๆ (เช่นการปรับปรุง metapromts หรือการปรับแต่ง) เพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพที่ดีที่สุดและความพึงพอใจของผู้ใช้
Ingestai กำลังทำงานเกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองการตรวจจับอคติของตัวเองตามชุดข้อมูลเปรียบเทียบที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งประกอบด้วยคำขอที่หลากหลายและการตอบสนองที่หลากหลายของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ที่แตกต่างกันซึ่งถูกติดฉลากและใช้สำหรับการฝึกอบรมการทดสอบ Deepmark AI เป็นเครื่องมือที่สร้างขึ้นบนโมเดล ML ที่เป็นกรรมสิทธิ์สำหรับนักพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ซึ่งให้การประเมินที่เชื่อถือได้เกี่ยวกับความสามารถในการคาดการณ์ความถูกต้องความประหยัดต้นทุนและตัวชี้วัดมาตรฐานอื่น ๆ โดยการจัดลำดับความสำคัญด้านความปลอดภัยความจริงความสามารถในการคาดการณ์และความคุ้มค่าในขณะที่ใช้ประโยชน์จากข้อมูลและความเข้มงวด AI ที่ลึกลงไปช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอพพลิเคชั่น AI ที่มีคุณภาพสูงที่เชื่อถือได้ ด้วยคุณสมบัติและประโยชน์ที่ครอบคลุมของ Deepmark AI เปิดโอกาสใหม่สำหรับองค์กรที่ต้องการควบคุมศักยภาพที่แท้จริงของ AI กำเนิด
Docker Image: https://hub.docker.com/r/embedditor/deepmark
คุณสามารถค้นหาคำแนะนำโดยละเอียดบนหน้าเว็บ Docker
ติดตั้ง Laravel
PHP Artisan Storage: Link
PHP Artisan Queue: Table
ช่างฝีมือ PHP อพยพ
ตั้งค่า bearer_token ใน. env
ใช้โทเค็นจาก p.5 เป็นส่วนหัว http "X-bearer-token"
ติดตั้งส่วนหน้า
npm inpm run dev หรือ npm run build สำหรับเวอร์ชันการผลิต
