Entry Point AI

Entry Point는 비즈니스나 프로젝트에 맞는 맞춤형 AI 모델을 만들 수 있도록 지원하는 노코드 플랫폼입니다.

주요 기능

• 여러 제공업체에서 학습: 하나의 API나 모델에 종속되지 않고 통합 인터페이스를 통해 여러 LLM 제공업체(OpenAI, AI21, Replicate, Anthropic, Groq, Gemini)를 이용할 수 있습니다.
• 협업: 팀을 초대해 학습 데이터와 파인튜닝 작업을 한곳에서 관리할 수 있습니다. 토큰을 계산하고 비용을 추정하며 성능을 평가하고 하이퍼파라미터를 비교할 수 있습니다.
• 템플릿 작성: 파인튜닝 데이터의 프롬프트와 구조는 결과에 큰 영향을 줍니다. 템플릿 엔진으로 어떤 구조, 레이블, 프롬프트가 가장 좋은 결과를 내는지 빠르게 반복 테스트할 수 있습니다.
• 가져오기 및 내보내기: 원하는 구문과 구조로 전체 데이터 세트를 언제든 JSONL로 내보낼 수 있습니다.
• 모델 공유: 파인튜닝 모델용 프런트엔드를 한 번의 클릭으로 배포하고 테스트를 위해 공유할 수 있습니다. 모든 생성 결과가 저장되어 문제를 찾고 데이터 세트를 보강할 수 있습니다.
• 일반적인 문제 방지: 구문부터 토큰 제한까지 모델별 세부 사항을 플랫폼이 처리해 처음부터 원하는 결과를 얻도록 지원합니다.
• 코드 불필요: 주요 LLM 제공업체의 모든 API를 사용자 인터페이스로 이용할 수 있으며, 코딩 없이 기본 하이퍼파라미터와 핵심 설정에도 접근할 수 있습니다.

핵심 장점

• 높은 품질: 파인튜닝은 few-shot 학습을 확장해 예제를 모델 자체에 반영하고 프롬프트 품질을 높입니다.
• 빠른 생성: 간단한 작업에는 더 가벼운 모델을 학습시켜 지연 시간과 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
• 예측 가능한 출력: 안전, 브랜드 보호, 올바른 형식을 위해 특정 방식으로 응답하지 않도록 모델을 학습할 수 있습니다.
• 팀 규모에 맞게 확장: 데이터 세트에 예제를 추가해 예외 사례를 처리하고 모델의 동작을 조정할 수 있습니다.

일반적인 사용 사례

• 콘텐츠: 고품질 보고서, 블로그 글, 소셜 미디어 게시물, 이메일 등을 제작합니다.
• 태깅 및 분류: 검색, 메타데이터 또는 기능을 위해 데이터를 분류하고 콘텐츠에 태그를 지정합니다.
• 데이터 추출: 비정형 데이터에서 핵심 값을 일관된 형식으로 추출합니다.
• 우선순위 지정: 지원 요청, 버그 보고서, 리드 양식 제출 등을 우선순위에 따라 정리합니다.
• 추천: 장바구니 상품이나 주문 내역을 바탕으로 사용자가 원할 만한 상품을 제안합니다.
• 사기 탐지: 활동이 의심스럽거나 고위험인지 판단하는 모델을 학습시킵니다.
• 모더레이션: 받은 편지함, 앱, 채팅에서 부적절한 콘텐츠를 감지하고 표시합니다.
• 데이터 보강: 업종이나 비즈니스 연락처용 맞춤 세그먼트 같은 새 데이터 필드를 채웁니다.
• 점수화 및 순위 지정: RAG 워크플로에서 파인튜닝한 LLM으로 결과를 관련성에 따라 다시 순위를 매깁니다.

요금

‘무료로 시작’ 옵션을 제공합니다. 구체적인 요금제는 가입 후 확인할 수 있습니다.