Entry Point AI

Entry Point adalah platform tanpa kode yang membantu Anda membuat model AI khusus untuk bisnis atau proyek.

Fitur utama

• Pelatihan di berbagai penyedia: hindari ketergantungan pada satu API atau model. Gunakan beberapa penyedia LLM (OpenAI, AI21, Replicate, Anthropic, Groq, Gemini) melalui satu antarmuka terpadu.
• Kolaborasi: undang tim untuk melacak data pelatihan dan pekerjaan fine-tuning di satu tempat. Hitung token, perkirakan biaya, evaluasi kinerja, dan bandingkan hyperparameter.
• Menulis template: prompt dan struktur data fine-tuning sangat memengaruhi hasil. Mesin template memungkinkan pengguna mencoba struktur, label, dan prompt dengan cepat.
• Impor dan ekspor: ekspor seluruh dataset sebagai JSONL kapan saja dengan sintaks dan struktur pilihan Anda.
• Berbagi model: terapkan frontend untuk model yang telah di-fine-tune dengan satu klik dan bagikan untuk pengujian. Semua hasil keluaran disimpan untuk menemukan masalah dan menambah dataset.
• Menghindari kendala umum: platform menangani berbagai detail model, mulai dari sintaks hingga batas token, untuk membantu memperoleh hasil yang diinginkan sejak percobaan pertama.
• Tanpa kode: API dari penyedia LLM terkemuka tersedia melalui antarmuka pengguna, dengan akses ke hyperparameter dan pengaturan utama tanpa pemrograman.

Keunggulan utama

• Kualitas lebih tinggi: fine-tuning meningkatkan pembelajaran few-shot dengan memasukkan contoh ke dalam model itu sendiri.
• Pembuatan lebih cepat: untuk tugas sederhana, latih model yang lebih ringan untuk mengurangi latensi dan biaya secara signifikan.
• Output lebih mudah diprediksi: latih model agar tidak merespons dengan cara tertentu demi keamanan, perlindungan merek, dan format yang tepat.
• Berkembang bersama tim: tangani kasus khusus dan arahkan perilaku model dengan menambahkan contoh ke dataset.

Kasus penggunaan umum

• Konten: buat laporan, artikel blog, posting media sosial, email, dan lainnya yang berkualitas tinggi.
• Penandaan dan klasifikasi: segmentasikan data dan beri tag pada konten untuk pencarian, metadata, atau fitur.
• Ekstraksi data: ekstrak nilai penting dari data tidak terstruktur dalam format yang konsisten.
• Prioritas: prioritaskan masalah dukungan, laporan bug, pengiriman formulir prospek, dan lainnya.
• Rekomendasi: sarankan produk berdasarkan barang di keranjang atau riwayat pesanan pengguna.
• Deteksi penipuan: latih model untuk menentukan apakah suatu aktivitas mencurigakan atau berisiko tinggi.
• Moderasi: deteksi dan tandai konten yang tidak pantas di kotak masuk, aplikasi, dan chat.
• Pengayaan data: isi kolom data baru, seperti industri atau segmen khusus untuk kontak bisnis.
• Penilaian dan pemeringkatan: dalam alur kerja RAG, gunakan LLM yang telah di-fine-tune untuk mengurutkan kembali hasil berdasarkan relevansi.

Harga

Tersedia opsi “Mulai gratis”. Tingkatan harga tertentu tersedia setelah pendaftaran.