लो-कोड/नो-कोड
Entry Point AI
Entry Point AI एक नो-कोड प्लेटफ़ॉर्म है, जो आपके व्यवसाय या प्रोजेक्ट के लिए कस्टम AI मॉडल बनाने में मदद करता है। प्रशिक्षण डेटा प्रबंधित करें, सिंथेटिक उदाहरण बनाएं, फाइन-ट्यूनिंग लागत का अनुमान लगाएं और मॉडल को एक ही जगह पर बेहतर बनाएं।
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इस टूल के बारे में
मुख्य सुविधाएं
- विभिन्न प्रदाताओं पर प्रशिक्षण: किसी एक API या मॉडल पर निर्भर रहने से बचें। एकीकृत इंटरफ़ेस के ज़रिए कई LLM प्रदाताओं, जैसे OpenAI, AI21, Replicate, Anthropic, Groq और Gemini, का उपयोग करें।
- साथ मिलकर काम करें: प्रशिक्षण डेटा और फाइन-ट्यूनिंग कार्यों को एक ही जगह पर ट्रैक करने के लिए टीम को आमंत्रित करें। टोकन गिनें, लागत का अनुमान लगाएं, प्रदर्शन का मूल्यांकन करें और हाइपरपैरामीटर की तुलना करें।
- टेम्पलेट लिखें: प्रॉम्प्ट और फाइन-ट्यूनिंग डेटा की संरचना परिणामों को बहुत प्रभावित करती है। टेम्पलेटिंग इंजन से अलग-अलग संरचनाओं, लेबल और प्रॉम्प्ट को तेजी से आज़माएं।
- आयात और निर्यात: डेटा को अंदर लाना और बाहर भेजना आसान है। पूरे डेटासेट को अपनी पसंद की सिंटैक्स और संरचना में कभी भी
JSONLके रूप में निर्यात करें। - मॉडल साझा करें: एक क्लिक में फाइन-ट्यून किए गए मॉडल के लिए फ्रंटएंड तैनात करें और परीक्षण के लिए साझा करें। समस्याओं को पहचानने और डेटासेट बढ़ाने के लिए सभी आउटपुट सहेजे जाते हैं।
- आम समस्याओं से बचें: अलग-अलग मॉडलों की सिंटैक्स और टोकन सीमाओं जैसी बारीकियों को प्लेटफ़ॉर्म संभालता है, ताकि पहली बार में वांछित परिणाम मिल सकें।
- कोड की आवश्यकता नहीं: प्रमुख LLM प्रदाताओं के सभी API उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस के साथ लागू किए गए हैं। बिना कोडिंग के अंतर्निहित हाइपरपैरामीटर और प्रमुख सेटिंग्स तक पहुंच मिलती है।
मुख्य लाभ
- बेहतर गुणवत्ता: फाइन-ट्यूनिंग few-shot learning के उन्नत रूप की तरह काम करती है और उदाहरणों को मॉडल में शामिल करती है।
- तेज़ जनरेशन: सरल कार्यों के लिए हल्के मॉडल को प्रशिक्षित करके उच्च-गुणवत्ता वाले मॉडल के बराबर या बेहतर प्रदर्शन पाएं और विलंबता व लागत घटाएं।
- अधिक अनुमानित आउटपुट: मॉडल को कुछ तरीकों से जवाब न देने, सुरक्षा बनाए रखने, ब्रांड की रक्षा करने और सही फ़ॉर्मैटिंग के लिए प्रशिक्षित करें।
- टीम के साथ विस्तार: एक बड़े प्रॉम्प्ट में बदलाव करने से होने वाले टकरावों के बजाय डेटासेट में उदाहरण जोड़कर विशेष परिस्थितियों को संभालें और मॉडल के व्यवहार को निर्देशित करें।
सामान्य उपयोग
- कंटेंट: उच्च-गुणवत्ता वाली रिपोर्ट, ब्लॉग लेख, सोशल मीडिया पोस्ट, ईमेल और अन्य सामग्री बनाएं।
- टैगिंग और वर्गीकरण: खोज, मेटाडेटा या सुविधाओं के लिए डेटा को विभाजित करें और कंटेंट को टैग करें।
- डेटा निष्कर्षण: असंरचित डेटा से प्रमुख मानों को एकसमान फ़ॉर्मैट में निकालें।
- प्राथमिकता निर्धारण: सहायता समस्याओं, बग रिपोर्ट, लीड फ़ॉर्म सबमिशन और अन्य चीज़ों को प्राथमिकता दें।
- सिफारिशें: शॉपिंग कार्ट या ऑर्डर इतिहास के आधार पर उपयोगकर्ता को पसंद आ सकने वाले उत्पाद सुझाएं।
- धोखाधड़ी का पता लगाना: यह निर्धारित करने के लिए मॉडल प्रशिक्षित करें कि गतिविधि संदिग्ध या उच्च जोखिम वाली है।
- मॉडरेशन: इनबॉक्स, ऐप और चैट में अनुचित कंटेंट का पता लगाएं और उसे चिह्नित करें।
- डेटा संवर्धन: व्यावसायिक संपर्कों के लिए उद्योग या कस्टम सेगमेंट जैसे नए डेटा फ़ील्ड भरें।
- स्कोरिंग और रैंकिंग: RAG वर्कफ़्लो में प्रासंगिकता के आधार पर परिणामों को फिर से रैंक करने के लिए फाइन-ट्यून किए गए LLM का उपयोग करें।
मूल्य निर्धारण
प्लेटफ़ॉर्म में Start for free विकल्प उपलब्ध है। पंजीकरण के बाद विशिष्ट मूल्य स्तर देखे जा सकते हैं।
ट्रैफ़िक विश्लेषण
इस टूल के ट्रैफ़िक, रैंकिंग और सहभागिता के संकेतक।
अभी तक कोई एनालिटिक्स डेटा नहीं
इंटरफ़ेस पूर्वावलोकन
