Entry Point AI

Entry Pointは、ビジネスやプロジェクト向けのカスタムAIモデルを作成できるノーコードプラットフォームです。

主な機能

• 複数プロバイダーでのトレーニング：単一のAPIやモデルに縛られず、統合インターフェースから複数のLLMプロバイダー（OpenAI、AI21、Replicate、Anthropic、Groq、Gemini）を利用できます。
• 共同作業：チームを招待し、トレーニングデータとファインチューニングジョブを一元管理できます。トークン数の確認、費用の見積もり、性能評価、ハイパーパラメーターの比較が可能です。
• テンプレート作成：ファインチューニングデータのプロンプトと構造は結果に大きく影響します。テンプレートエンジンで構造、ラベル、プロンプトをすばやく試せます。
• インポートとエクスポート：データの入出力は簡単です。選択した構文と構造で、データセット全体をいつでもJSONLとしてエクスポートできます。
• モデルの共有：ファインチューニング済みモデルのフロントエンドをワンクリックでデプロイし、テスト用に共有できます。すべての生成結果が保存され、問題の発見やデータセットの拡充に役立ちます。
• よくある問題の回避：構文からトークン制限まで、モデルごとの細かな違いをプラットフォームが処理し、最初から望ましい結果を得やすくします。
• コード不要：主要LLMプロバイダーのAPIをユーザーインターフェースで利用でき、コーディングなしで基盤のハイパーパラメーターや主要設定にもアクセスできます。

主なメリット

• 品質向上：ファインチューニングはfew-shot学習を強化し、例をモデル自体に組み込むことでプロンプトの品質を高めます。
• 生成の高速化：単純なタスクでは、軽量なモデルをトレーニングして遅延と費用を大幅に削減できます。
• より予測しやすい出力：安全性、ブランド保護、正しいフォーマットのために、特定の応答を避けるようモデルを学習できます。
• チームに合わせて拡張：データセットに例を追加してエッジケースに対応し、モデルの動作を調整できます。

主な用途

• コンテンツ：レポート、ブログ記事、SNS投稿、メールなどを作成します。
• タグ付けと分類：検索、メタデータ、機能のためにデータを分割し、コンテンツにタグを付けます。
• データ抽出：非構造化データから主要な値を一貫した形式で抽出します。
• 優先順位付け：サポート案件、バグ報告、リードフォームの送信などを優先順位付けします。
• レコメンデーション：カート内の商品や注文履歴に基づいて商品を提案します。
• 不正検知：活動が不審または高リスクかどうかを判断するモデルをトレーニングします。
• モデレーション：受信トレイ、アプリ、チャット内の不適切なコンテンツを検出してフラグ付けします。
• データエンリッチメント：業種やビジネス連絡先向けのカスタムセグメントなど、新しいデータ項目を追加します。
• スコアリングとランキング：RAGワークフローで、ファインチューニングしたLLMを使い結果を関連性順に再ランキングします。

料金

「無料で始める」オプションがあります。具体的な料金プランは登録後に確認できます。