Entry Point AI

Entry Point ist eine No-Code-Plattform, mit der Sie benutzerdefinierte KI-Modelle für Ihr Unternehmen oder Ihre Projekte erstellen können.

Wichtige Funktionen

• Training über mehrere Anbieter: Vermeiden Sie die Bindung an eine einzelne API oder ein einzelnes Modell. Nutzen Sie mehrere LLM-Anbieter (OpenAI, AI21, Replicate, Anthropic, Groq, Gemini) über eine einheitliche Oberfläche.
• Zusammenarbeit: Laden Sie Ihr Team ein, um Trainingsdaten und Fine-Tuning-Aufgaben an einem Ort zu verfolgen. Zählen Sie Tokens, schätzen Sie Kosten, bewerten Sie die Leistung und vergleichen Sie Hyperparameter.
• Vorlagen erstellen: Prompt und Struktur der Fine-Tuning-Daten beeinflussen die Ergebnisse stark. Mit der Vorlagen-Engine können Sie Strukturen, Labels und Prompts schnell ausprobieren.
• Import und Export: Exportieren Sie den gesamten Datensatz jederzeit als JSONL in der gewünschten Syntax und Struktur.
• Modelle teilen: Stellen Sie mit einem Klick ein Frontend für das feinabgestimmte Modell bereit und teilen Sie es zum Testen. Alle Ausgaben werden gespeichert, um Probleme zu erkennen und den Datensatz zu erweitern.
• Häufige Fehler vermeiden: Die Plattform berücksichtigt die Besonderheiten verschiedener Modelle – von der Syntax bis zu Token-Limits –, damit Sie möglichst beim ersten Versuch die gewünschten Ergebnisse erzielen.
• Kein Code erforderlich: Die APIs führender LLM-Anbieter sind über eine Benutzeroberfläche verfügbar, einschließlich Zugriff auf zugrunde liegende Hyperparameter und wichtige Einstellungen.

Zentrale Vorteile

• Höhere Qualität: Fine-Tuning erweitert Few-Shot-Learning, indem Beispiele direkt im Modell verankert werden.
• Schnellere Generierung: Trainieren Sie für einfachere Aufgaben ein leichteres Modell und reduzieren Sie Latenz und Kosten deutlich.
• Planbarere Ausgaben: Trainieren Sie das Modell darauf, aus Sicherheits- und Markenschutzgründen bestimmte Antworten zu vermeiden und korrekt zu formatieren.
• Skaliert mit Ihrem Team: Decken Sie Sonderfälle ab und steuern Sie das Modellverhalten, indem Sie Beispiele zum Datensatz hinzufügen.

Typische Anwendungsfälle

• Inhalte: Erstellen Sie hochwertige Berichte, Blogartikel, Social-Media-Beiträge, E-Mails und mehr.
• Tagging und Klassifizierung: Segmentieren Sie Daten und kennzeichnen Sie Inhalte für Suche, Metadaten oder Funktionen.
• Datenextraktion: Extrahieren Sie wichtige Werte aus unstrukturierten Daten in einem einheitlichen Format.
• Priorisierung: Priorisieren Sie Supportanfragen, Fehlerberichte, Lead-Formulare und mehr.
• Empfehlungen: Schlagen Sie Produkte anhand des Warenkorbs oder der Bestellhistorie eines Nutzers vor.
• Betrugserkennung: Trainieren Sie ein Modell, um verdächtige oder risikoreiche Aktivitäten zu erkennen.
• Moderation: Erkennen und markieren Sie unangemessene Inhalte in Postfächern, Apps und Chats.
• Datenanreicherung: Ergänzen Sie neue Datenfelder, etwa Branche oder benutzerdefinierte Segmente für Geschäftskontakte.
• Scoring und Ranking: Nutzen Sie in einem RAG-Workflow ein feinabgestimmtes LLM, um Ergebnisse nach Relevanz neu zu sortieren.

Preise

Eine Option „Kostenlos starten“ ist verfügbar. Die konkreten Preisstufen werden nach der Registrierung angezeigt.