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深標記

DeepMark AI在大型語言模型（LLM）中進行選擇時，可以使生成性AI構建者做出明智的決定，從而可以在您自己的數據上對各種LLM進行無縫評估，因此您的AI應用程序具有可預測且可靠的性能。

介紹

普華永道最近的一項研究顯示，到2030年，人工智能（AI）預計將為全球經濟貢獻約15.7萬億美元。隨著AI在各個領域繼續發揮關鍵作用，生成的AI和大型語言模型（LLM）已成為創建能夠產生巨大業務價值的AI驅動應用程序的強大構件，並且生成AI是這些應用程序中的關鍵元素。

我們為什麼要這樣做？ - 問題說明

AI在過去十年中引發了一場革命，現在是麻省理工學院（https://horizon.mit.edu/about-us）的AI主題專家相信，生成的AI將進一步改變幾個領域，例如代碼開發，聊天機器人，音頻/視頻。隨著OpenAI等生成AI公司及其產品（例如Chatgpt）的發展，AI與Gen Gen有法律，道德和信任問題。這些挑戰使需要對產品進行良好評估，包括需要改善或對推動整體技術的各種模型進行排名的指標。這也是當今幾家公司適應Genai的障礙。

根據HBR的最新報告：生成AI無法以設定和驗證的基礎運行 - 工具需要不斷監督。

儘管評估指標是明確定義的，並且通常會在發布LLM模型時立即評估內在指標，但是沒有可用的工具（開源或專有工具）使開發人員能夠無縫地對其獨特數據進行任務特定（內在的）評估。接近它的唯一解決方案是Langchain Langsmith，它仍處於封閉狀態，並且不足以提供對採用必不可少的全面外部指標。

總而言之，組織需要能夠在其數據上評估LLM模型，以提供可驗證的結果，以平衡準確性，精度，召回率（模型在給定數據集中正確識別正面案例的能力）和可靠性，因為模型可以為相同的提示產生不同的答案，從而阻礙用戶評估產出精度的能力。

我們的解決方案

為了應對這一可靠性挑戰，我們（Ingestai Labs）開發了DeepMark AI，這是一種基準測試工具，可以在您自己的數據上評估各種外部（特定於任務）指標的大型語言模型（LLM）。它與領先的生成AI API（例如GPT-4，人類，GPT-3.5 Turbo，Cohere，AI21等）進行了預先建立的整合。

當前的Genai（LLM）評估指標

在評估LLMS的性能時，可以使用兩種主要類型的指標類型：內在和外在。

內在指標的示例包括，但不限於

熵，
困惑，
連貫性，等等。

外部指標，或稱為特定任務指標，可能包括：

準確性，
潛伏期，
費用，等等

這些評估指標並不詳盡，根據上下文和要求，特定的應用可能具有其他或替代指標，但是某些特定於任務的指標（例如延遲，準確性或成本）可以被視為最常用的指標。

DeepMark AI為語言模型（LLM）提供了獨特的測試環境，使Genai開發人員可以在幾秒鐘內輕鬆診斷出不准確性和性能問題。通過使用DeepMark AI，生成的AI應用程序開發人員可以在特定任務（提問，情感分析，NER等）上運行數百或數千次迭代的LLM模型，並在幾秒鐘內獲得精確的評估結果。

DeepMark AI是一種專門為生成AI構建器設計的工具。本解決方案重點介紹了外部（特定於任務）指標的迭代評估，以根據特定用例的獨特需求確定最可預測，可靠和成本效益的生成AI模型。 DeepMark AI為各種重要的Genai性能指標提供了全面評估的功能，例如：

問題回答準確性
文本分類精度
PII識別精度
命名實體識別（NER）精度
摘要質量（相關性）
情感分析精度
成本分析
故障率
準確性
潛伏期

DeepMark AI在通過大型語言模型的最重要的性能指標進行導航時，使開發人員和組織有能力做出明智的決定。

用戶採用：

自2023年2月推出以來，Ingestai Labs Plantorm（遊樂場，AI聚合器，App Builder）已迅速成為社區驅動的平台，用於快速探索，實驗和快速對各種AI用例的原型製作。

該平台獲得了重要的行業認可：

Startx AI系列，
當天的生產者產品＃1
由插件矽谷計劃加速，並
由COHERE加速計劃支持。

在不到一年的時間裡，Ingestai積累了超過40,000個人的令人印象深刻的用戶群，每月有近15,000個活躍用戶，並且在客戶中和渠道中，納斯達克交易的公司很少。這種牽引力的水平表明了該平台吸引和吸引用戶並產生業務價值的能力。

DeepMark AI的主要特徵包括

可靠性評估

可靠性是確定生成AI模型有效性的關鍵因素。 DeepMark.ai.ai通過在各種條件下評估模型性能並捕獲潛在的故障點來提供全面的可靠性評估。這使開發人員能夠確定改進的領域，並提高其AI應用程序的整體可靠性。

精度評估

確保生成AI模型的準確性對於產生高質量輸出至關重要。 DeepMark.ai.ai為開發人員提供了通過廣泛的測試和驗證程序嚴格評估其模型準確性的工具。通過利用先進的統計技術和比較方法，開發人員可以得出對其生成AI應用程序準確性的有意義的見解。

成本分析

在部署生成AI模型之前，了解成本的影響對於優化資源分配和最大化投資回報率至關重要。 DeepMark.ai結合了成本分析，使開發人員能夠對與在不同的Genai模型上運行其AI應用程序相關的財務要求進行精確估算。通過提供成本預測，deepmark.ai可以幫助開發人員做出明智的決定以實現成本效益的解決方案。

潛伏期評估

對生成AI模型的API的延遲評估對於提供高質量，有效的AI驅動應用至關重要。延遲表示在提出請求後獲得響應所花費的時間，並且是性能的潛在指標。通過評估延遲，AI開發人員可以識別效率低下，並確保AI應用程序以最佳速度執行。這有助於總體用戶滿意度，並影響AI應用程序的可靠性和信譽。

失敗率評估

評估和監視數百或數千個請求的失敗率是評估生成AI應用魯棒性的重要方面。 DeepMark.ai提供失敗率評估功能，使開發人員可以在每秒數百到數千個請求中無縫跟踪失敗率。通過提供對潛在故障模式的見解，deepmark.ai使開發人員可以主動解決問題並保持最佳績效。

DeepMark AI的主要好處

將Ingestai Labs開發的DeepMark.AI技術納入AI開發中可以帶來許多優勢，包括：

可預測性和成本效益

DeepMark.ai通過為開發人員提供可靠的評估指標，成本估算和優化建議來確定可預測性和成本效益。這使開發人員有能力做出明智的決定，從而降低了與設計和部署生成AI應用程序相關的風險。

數據驅動的決策

通過利用數據和嚴格，deepmark.ai使組織能夠在評估生成AI模型時僅依靠直覺。這種數據驅動的方法灌輸了對決策過程的信心，從而使AI應用程序開發更加精確和準確。

提高應用質量

DeepMark.ai全面評估可靠性，準確性，相關性和成本效益的能力有助於提高AI應用程序的整體質量。通過持續的監視或定期評估，開發人員可以迭代地改善其模型的性能（例如改善元元素或微調），從而確保最佳性能和用戶滿意度。

前進的路

Ingestai正在基於專有的比較數據集建立自己的偏見檢測模型，該數據集由7,55多個不同的大型語言模型的多種請求和響應組成，這些請求和響應被標記和用於培訓，測試和精煉偏見相關的上下文，實時檢測和解決偏見和不安全建議和無手法提示或不安全提示或不安全或無效的識別。 DeepMark AI是一種基於AI應用程序開發人員的專有ML模型的工具，可靠地評估可預測性，準確性，成本效率和其他基準指標。通過優先考慮安全性，真實性，可預測性和成本效益，同時利用數據和嚴格性，DeepMark AI使開發人員能夠構建高質量的可靠生成的AI驅動應用程序。 DeepMark AI憑藉其全面的功能和好處，為尋求利用生成AI的真正潛力的組織開闢了新的可能性。