Entry Point AI

Entry Point là nền tảng không cần mã giúp bạn tạo các mô hình AI tùy chỉnh cho doanh nghiệp hoặc dự án.

Tính năng chính

• Huấn luyện trên nhiều nhà cung cấp: tránh bị khóa vào một API hoặc mô hình duy nhất. Mở quyền sử dụng nhiều nhà cung cấp LLM (OpenAI, AI21, Replicate, Anthropic, Groq, Gemini) qua một giao diện thống nhất.
• Làm việc cùng nhau: mời nhóm theo dõi dữ liệu huấn luyện và các tác vụ fine-tuning tại một nơi. Đếm token, ước tính chi phí, đánh giá hiệu suất và so sánh hyperparameter.
• Viết template: prompt và cấu trúc dữ liệu fine-tuning ảnh hưởng lớn đến kết quả. Công cụ template cho phép thử nhanh các cấu trúc, nhãn và prompt.
• Nhập và xuất: dễ dàng đưa dữ liệu vào và lấy dữ liệu ra. Xuất toàn bộ tập dữ liệu dưới dạng JSONL bất cứ lúc nào với cú pháp và cấu trúc tùy chọn.
• Chia sẻ mô hình: triển khai frontend cho mô hình đã fine-tune chỉ bằng một cú nhấp chuột và chia sẻ để kiểm thử. Mọi kết quả hoàn thành đều được lưu để phát hiện vấn đề và bổ sung cho tập dữ liệu.
• Tránh các lỗi thường gặp: nền tảng xử lý các điểm khác biệt của từng mô hình, từ cú pháp đến giới hạn token, để giúp đạt kết quả mong muốn ngay từ lần đầu.
• Không cần viết mã: API của các nhà cung cấp LLM hàng đầu được tích hợp trong giao diện người dùng, cho phép truy cập hyperparameter và các cài đặt chính mà không cần lập trình.

Ưu điểm cốt lõi

• Chất lượng cao hơn: fine-tuning nâng cấp phương pháp học few-shot bằng cách đưa các ví dụ vào chính mô hình.
• Tạo nhanh hơn: với các tác vụ đơn giản, hãy huấn luyện một mô hình nhẹ hơn để giảm đáng kể độ trễ và chi phí.
• Đầu ra dễ dự đoán hơn: huấn luyện mô hình không phản hồi theo một số cách nhất định vì lý do an toàn, bảo vệ thương hiệu và định dạng chính xác.
• Mở rộng cùng nhóm: xử lý các trường hợp biên và định hướng hành vi mô hình bằng cách thêm ví dụ vào tập dữ liệu.

Trường hợp sử dụng phổ biến

• Nội dung: tạo báo cáo, bài blog, bài đăng mạng xã hội, email và nhiều nội dung khác chất lượng cao.
• Gắn thẻ và phân loại: phân khúc dữ liệu và gắn thẻ nội dung cho tìm kiếm, siêu dữ liệu hoặc tính năng.
• Trích xuất dữ liệu: trích xuất các giá trị chính từ dữ liệu phi cấu trúc theo định dạng nhất quán.
• Ưu tiên: sắp xếp ưu tiên các vấn đề hỗ trợ, báo cáo lỗi, biểu mẫu khách hàng tiềm năng và nhiều nội dung khác.
• Đề xuất: gợi ý sản phẩm mà người dùng có thể muốn dựa trên sản phẩm trong giỏ hàng hoặc lịch sử đặt hàng.
• Phát hiện gian lận: huấn luyện mô hình xác định hoạt động đáng ngờ hoặc có rủi ro cao.
• Kiểm duyệt: phát hiện và gắn cờ nội dung không phù hợp trong hộp thư đến, ứng dụng và cuộc trò chuyện.
• Làm giàu dữ liệu: điền các trường dữ liệu mới, chẳng hạn như ngành hoặc phân khúc tùy chỉnh cho liên hệ doanh nghiệp.
• Chấm điểm và xếp hạng: trong quy trình RAG, dùng LLM đã fine-tune để xếp hạng lại kết quả theo mức độ liên quan.

Giá

Có tùy chọn “Bắt đầu miễn phí”. Các gói giá cụ thể có sẵn sau khi đăng ký.