Entry Point AI

اہم خصوصیات

• مختلف فراہم کنندگان کے ساتھ تربیت: کسی ایک API یا ماڈل تک محدود رہنے سے بچیں۔ متحدہ انٹرفیس کے ذریعے OpenAI، AI21، Replicate، Anthropic، Groq اور Gemini سمیت متعدد LLM فراہم کنندگان استعمال کریں۔
• مل کر کام کریں: تربیتی ڈیٹا اور فائن ٹیوننگ کے کام ایک ہی جگہ پر ٹریک کرنے کے لیے ٹیم کو مدعو کریں۔ ٹوکنز گنیں، لاگت کا اندازہ لگائیں، کارکردگی جانچیں اور ہائپر پیرامیٹرز کا موازنہ کریں۔
• ٹیمپلیٹس لکھیں: پرامپٹ اور فائن ٹیوننگ ڈیٹا کی ساخت نتائج پر نمایاں اثر ڈالتی ہے۔ ٹیمپلیٹنگ انجن کے ذریعے مختلف ساختوں، لیبلز اور پرامپٹس کو تیزی سے آزمائیں۔
• درآمد اور برآمد: ڈیٹا اندر لانا اور باہر بھیجنا آسان ہے۔ مکمل ڈیٹاسیٹ کو اپنی پسند کی نحو اور ساخت کے ساتھ کسی بھی وقت JSONL میں برآمد کریں۔
• ماڈلز شیئر کریں: ایک کلک سے فائن ٹیون کیے گئے ماڈل کے لیے فرنٹ اینڈ تعینات کریں اور ٹیسٹنگ کے لیے شیئر کریں۔ مسائل تلاش کرنے اور ڈیٹاسیٹ بڑھانے کے لیے تمام آؤٹ پٹس محفوظ کیے جاتے ہیں۔
• عام مسائل سے بچیں: پلیٹ فارم مختلف ماڈلز کی نحو سے لے کر ٹوکن کی حدود تک تمام باریکیوں کو سنبھالتا ہے تاکہ پہلی بار مطلوبہ نتائج حاصل کرنے میں مدد ملے۔
• کوڈ کی ضرورت نہیں: معروف LLM فراہم کنندگان کے تمام APIs صارف انٹرفیس کے ذریعے دستیاب ہیں۔ بغیر کوڈنگ کے بنیادی ہائپر پیرامیٹرز اور اہم ترتیبات تک مکمل رسائی حاصل کریں۔

بنیادی فوائد

• اعلیٰ معیار: فائن ٹیوننگ few-shot learning کو بہتر بناتے ہوئے مثالوں کو خود ماڈل میں شامل کرتی ہے، جس سے پرامپٹس کے بہتر نتائج حاصل ہوتے ہیں۔
• تیز تر تخلیق: آسان کاموں کے لیے ہلکے ماڈل کو تربیت دیں جو اعلیٰ معیار کے ماڈل کے برابر یا اس سے بہتر کارکردگی دے، اور تاخیر و لاگت کم کریں۔
• زیادہ قابلِ پیش گوئی آؤٹ پٹس: ماڈل کو مخصوص انداز میں جواب نہ دینے، حفاظت برقرار رکھنے، برانڈ کے تحفظ اور درست فارمیٹنگ کے لیے تربیت دیں۔
• ٹیم کے ساتھ توسیع: ایک بڑے پرامپٹ میں تبدیلیوں سے پیدا ہونے والے تضادات کے بجائے ڈیٹاسیٹ میں مثالیں شامل کرکے خاص صورتِ حال کو سنبھالیں اور ماڈل کے رویے کی سمت متعین کریں۔

عام استعمال

• مواد: اعلیٰ معیار کی رپورٹس، بلاگ مضامین، سوشل میڈیا پوسٹس، ای میلز اور دیگر مواد تیار کریں۔
• ٹیگنگ اور درجہ بندی: تلاش، میٹا ڈیٹا یا خصوصیات کے لیے ڈیٹا کو تقسیم کریں اور مواد کو ٹیگ کریں۔
• ڈیٹا نکالنا: غیر ساختہ ڈیٹا سے اہم اقدار کو یکساں فارمیٹ میں نکالیں۔
• ترجیح بندی: سپورٹ کے مسائل، بگ رپورٹس، لیڈ فارم کی گذارشات اور دیگر چیزوں کو ترجیح دیں۔
• تجاویز: صارف کی شاپنگ کارٹ یا آرڈر ہسٹری کی بنیاد پر ممکنہ پسندیدہ مصنوعات تجویز کریں۔
• فراڈ کی نشاندہی: یہ معلوم کرنے کے لیے ماڈل کو تربیت دیں کہ سرگرمی مشتبہ یا زیادہ خطرے والی ہے۔
• ماڈریشن: ان باکسز، ایپس اور چیٹس میں نامناسب مواد کا پتا لگائیں اور اسے نشان زد کریں۔
• ڈیٹا میں اضافہ: کاروباری رابطوں کے لیے صنعت یا حسبِ ضرورت سیگمنٹس جیسے نئے ڈیٹا فیلڈز پُر کریں۔
• اسکورنگ اور درجہ بندی: RAG ورک فلو میں فائن ٹیون شدہ LLM سے نتائج کو مطابقت کی بنیاد پر دوبارہ ترتیب دیں۔

قیمت

Start for free کا آپشن دستیاب ہے، جبکہ مخصوص قیمت کی سطحیں رجسٹریشن کے بعد دستیاب ہوتی ہیں۔