Airtrain aide les entreprises à gérer efficacement les données non structurées en proposant des outils pour la génération d'ensembles de données, l'affinement des grands modèles de langage (LLM) et une évaluation complète. Il rationalise le flux de travail de l'IA, permettant aux entreprises d'améliorer leurs modèles grâce à des fonctionnalités telles que la réduction du bruit, la curation des ensembles de données et un terrain de jeu pour tester plus de 30 LLM. La facilité d'intégration des outils open-source et l'automatisation de la visualisation des données en font une ressource puissante pour les équipes qui cherchent à optimiser les modèles pilotés par l'IA avec des exigences minimales en matière d'infrastructure.
Caractéristiques
- Curation automatisée des ensembles de données et regroupement pour structurer les données non organisées
- Outils de réglage fin du LLM, permettant d'adapter les modèles d'IA à des besoins spécifiques
- Terrain de jeu avec plus de 30 LLM, permettant aux utilisateurs de comparer et de tester différents modèles
- des fonctions de réduction du bruit pour améliorer la qualité des ensembles de données, en éliminant les informations non pertinentes
- Intégration de sources ouvertes pour une collaboration transparente et des améliorations de modèles
- Outils de visualisation des données pour faciliter l'interprétation des ensembles de données traitées
Cas d'utilisation
- Optimiser les modèles d'IA pour diverses tâches spécifiques à l'entreprise
- Générer efficacement des ensembles de données de haute qualité à partir de vastes ensembles de données non structurées
- Remplacement des LLM coûteux et généralisés par des modèles adaptés aux besoins de l'entreprise
- Comparaison des LLM pour évaluer les performances et choisir la meilleure solution
- Améliorer la productivité en automatisant la curation des ensembles de données et la réduction du bruit
- Permettre aux équipes de recherche d'expérimenter plusieurs modèles dans l'aire de jeu du LLM
Résumé
Airtrain se distingue par son intégration transparente de la curation des ensembles de données, de la mise au point du LLM et des outils d'évaluation, fournissant une solution efficace de bout en bout aux équipes pour optimiser leurs modèles d'IA sans nécessiter d'infrastructure substantielle.
