Entry Point AI

Основные функции

• Обучение у разных провайдеров: не привязывайтесь к одному API или модели. Используйте несколько провайдеров LLM — OpenAI, AI21, Replicate, Anthropic, Groq и Gemini — через единый интерфейс.
• Совместная работа: приглашайте команду, чтобы отслеживать обучающие данные и задачи дообучения в одном месте. Считайте токены, оценивайте стоимость и производительность, сравнивайте гиперпараметры.
• Создание шаблонов: промпт и структура данных для дообучения сильно влияют на результат. С помощью движка шаблонов быстро проверяйте разные структуры, метки и промпты.
• Импорт и экспорт: легко переносите данные в платформу и из нее. В любое время экспортируйте весь датасет в формате JSONL с выбранным синтаксисом и структурой.
• Общий доступ к моделям: разверните фронтенд для дообученной модели одним нажатием и поделитесь им для тестирования. Все результаты сохраняются, чтобы выявлять проблемы и дополнять датасет.
• Предотвращение распространенных ошибок: платформа учитывает особенности разных моделей — от синтаксиса до ограничений на токены, — чтобы помочь получить нужный результат с первой попытки.
• Без программирования: API ведущих провайдеров LLM реализованы через пользовательский интерфейс. Получайте доступ к гиперпараметрам и ключевым настройкам без написания кода.

Ключевые преимущества

• Более высокое качество: дообучение дополняет few-shot learning, встраивая примеры непосредственно в модель для повышения качества ответов на промпты.
• Быстрее генерация: для простых задач обучайте более легкую модель, которая работает на уровне или выше более качественной модели, снижая задержку и стоимость.
• Более предсказуемые результаты: обучайте модель не отвечать определенным образом — ради безопасности, защиты бренда и правильного форматирования.
• Масштабирование вместе с командой: добавляйте примеры в датасет, чтобы обрабатывать особые случаи и направлять поведение модели, не создавая конфликтов в одном огромном промпте.

Типичные сценарии использования

• Контент: создавайте качественные отчеты, статьи для блогов, публикации в социальных сетях, письма и другое.
• Тегирование и классификация: сегментируйте данные и размечайте контент для поиска, метаданных или функций.
• Извлечение данных: извлекайте ключевые значения из неструктурированных данных в едином формате.
• Приоритизация: расставляйте приоритеты для обращений в поддержку, отчетов об ошибках, заявок из лид-форм и другого.
• Рекомендации: предлагайте товары на основе содержимого корзины или истории заказов пользователя.
• Обнаружение мошенничества: обучайте модель определять подозрительную или высокорисковую активность.
• Модерация: обнаруживайте и помечайте неподходящий контент во входящих, приложениях и чатах.
• Обогащение данных: заполняйте новые поля, например отрасль или пользовательские сегменты для деловых контактов.
• Оценка и ранжирование: в рабочем процессе RAG используйте дообученную LLM для повторного ранжирования результатов по релевантности.

Цены

Доступна опция Start for free; конкретные тарифные уровни доступны после регистрации.