Airtrain.ai Funktionen
Airtrain.ai ist eine No-Code-Rechenplattform zum Feinabstimmen, Evaluieren und Bereitstellen von großen Sprachmodellen (LLMs) im großen Maßstab und bietet Tools wie einen LLM Playground, Dataset Explorer und KI-gestützte Evaluierung.
Mehr anzeigenHauptfunktionen von Airtrain.ai
Airtrain.ai ist eine No-Code-Rechenplattform für Large Language Models (LLMs), die es Benutzern ermöglicht, benutzerdefinierte KI-Modelle zu evaluieren, feinabzustimmen und bereitzustellen. Sie bietet Funktionen wie einen LLM Playground zum Vergleichen verschiedener Modelle, einen Dataset Explorer zur Visualisierung und Kuratierung von Trainingsdaten, AI-gestützte Evaluierung und die Möglichkeit, Open-Source-Modelle auf privaten Daten feinabzustimmen. Airtrain.ai zielt darauf ab, Benutzern den Übergang von kostspieligen proprietären KI-APIs zu kosteneffektiveren, auf spezifische Anwendungsfälle zugeschnittenen Modellen zu erleichtern.
LLM Playground: Abfrage und Vergleich einer großen Auswahl an Open-Source- und proprietären Modellen gleichzeitig, sodass Benutzer verschiedene LLMs ohne Programmierung 'vibe-checken' können.
Dataset Explorer: Visualisierung, Clustering und Kuratierung unstrukturierter KI-Daten für Training und Evaluierung, mit Funktionen wie semantischem Clustering und Metrikenvisualisierung.
AI-gestützte Evaluierung: Optimierung der Modellbewertung mithilfe von Aufgabenbeschreibungen und benutzerdefinierten Eigenschaften, wobei KI-Evaluatoren Modelle nach beliebigen Kriterien bewerten.
LLM Feinabstimmung: Anpassung von Open-Source-Modellen an private Daten, um sie auf spezifische Anwendungsfälle abzustimmen, wodurch die KI-Kosten möglicherweise um bis zu 90% gesenkt werden können.
Flexible Bereitstellung: Bereitstellung benutzerdefinierter Modelle aus der Airtrain-API in der Cloud oder innerhalb sicherer Infrastrukturen, mit No-Code-Optionen für verschiedene Bereitstellungsanforderungen.
Anwendungsfälle von Airtrain.ai
KI-Produktentwicklung: Entwickler können Airtrain.ai nutzen, um Modelle für spezifische Anwendungen zu evaluieren und feinabzustimmen, wodurch die Kosten gesenkt und die Leistung im Vergleich zu allgemeinen APIs verbessert wird.
Forschung und Benchmarking: KI-Forscher können mehrere LLMs vergleichen und ihre Leistung anhand benutzerdefinierter Datensätze evaluieren, was die Modellauswahl und -verbesserung erleichtert.
Datenanalyse und Kuratierung: Datenwissenschaftler können den Dataset Explorer verwenden, um unstrukturierte Daten für KI-Trainings- und Evaluierungsaufgaben zu analysieren und vorzubereiten.
Kostenoptimierung: Unternehmen können Airtrain.ai nutzen, um von teuren proprietären KI-APIs auf kosteneffektivere, auf ihre spezifischen Bedürfnisse zugeschnittene Modelle umzusteigen.
Vorteile
No-Code-Schnittstelle macht die KI-Modellbewertung und -feinabstimmung für technisch nicht versierte Benutzer zugänglich
Potenzial für erhebliche Kosteneinsparungen im Vergleich zur Nutzung proprietärer KI-APIs
Umfassende Plattform, die Datenexploration, Modellbewertung und Bereitstellung abdeckt
Nachteile
Erfordert möglicherweise umfangreiche Daten und Expertise, um Ergebnisse vergleichbar mit führenden proprietären Modellen zu erzielen
Hängt von der Qualität und Verfügbarkeit von Open-Source-Modellen für die Feinabstimmung ab
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