Airtrain AI

Qu'est-ce que Airtrain AI ?

Airtrain AI est une plateforme sans code, conviviale, conçue pour simplifier le fine-tuning, l'évaluation et la comparaison de Large Language Models à grande échelle. Elle permet aux développeurs IA, data scientists et entreprises de personnaliser des LLMs open-source et propriétaires comme GPT-3.5, GPT-4, Claude, Gemini et Llama 2 à l'aide de leurs propres jeux de données, sans compétences en programmation. La plateforme prend en charge l'exploration de grands jeux de données, le clustering sémantique, l'évaluation par lot avec de multiples métriques et le fine-tuning de modèles, aidant ainsi à réduire les coûts IA jusqu'à 90% tout en adaptant les modèles à des besoins spécifiques. Airtrain AI s'intègre aussi avec des frameworks populaires comme LlamaIndex et propose un playground pour tester des prompts et comparer les réponses des modèles.

Fonctionnalités clés

• Interface sans code

  Permet aux utilisateurs sans expérience en programmation de télécharger des jeux de données, d'affiner des modèles et d'évaluer des LLMs via une interface web intuitive.

• Support multi-modèles

  Prend en charge une large gamme de LLMs open-source et propriétaires, y compris GPT-3.5, GPT-4, Claude, Gemini, Mistral, Llama 2 et des modèles personnalisés.

• Exploration de jeux de données et clustering sémantique

  Fournit des outils pour la segmentation automatique des données, la visualisation et la génération d'insights afin de constituer des jeux de données de haute qualité.

• Évaluation par lot avec métriques avancées

  Permet l'évaluation hors ligne à grande échelle de plusieurs LLMs à l'aide de métriques personnalisables telles que le scoring IA, la validation de schémas JSON et des métriques de référence.

• Fine-tuning et exportation de modèles

  Facilite l'affinage des LLMs sur les données utilisateurs avec export des poids de modèles compatibles avec Hugging Face pour le déploiement.

• LLM Playground

  Environnement interactif pour tester des prompts et comparer les réponses de différents modèles côte à côte.

Cas d'utilisation

• Développement de modèles IA personnalisés : Les entreprises et développeurs peuvent créer des LLMs adaptés, affinés sur des données propriétaires pour répondre à des besoins spécifiques.
• Solutions IA économiques : Réduisez la dépendance aux API propriétaires coûteuses en affinant des modèles open-source, ce qui peut diminuer les coûts IA jusqu'à 90%.
• Curation et analyse de grands jeux de données : Les équipes data peuvent explorer, segmenter et organiser efficacement des jeux de données non structurés pour améliorer la qualité des données d'entraînement.
• Évaluation et benchmarking de modèles : Évaluez et comparez plusieurs LLMs sur des jeux de données personnalisés avec diverses métriques pour choisir le meilleur modèle à déployer.
• Prompt engineering et tests : Utilisez le playground pour expérimenter des prompts et analyser les sorties des modèles afin d'améliorer les performances des applications IA.

FAQ