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AutoArena

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Ajouté • Mis à jour
AutoArena est un outil innovant open-source qui rationalise le processus d'évaluation de divers systèmes d'IA générative. En utilisant de grands modèles linguistiques comme juges, AutoArena automatise les évaluations directes, permettant aux utilisateurs de classer différentes méthodologies GenAI de manière efficace. Il offre des fonctionnalités pour affiner des modèles de juges personnalisés, générer des classements avec des scores Elo et prendre en charge diverses configurations de juges. En permettant la collaboration dans le cloud, AutoArena améliore le travail d'équipe sur les évaluations et fournit une plateforme robuste pour les configurations d'intégration continue dans le paysage de l'IA.
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Après vérification vous aurez accès pour gérer les informations de votre outil d'IA en attente d'approbation

Comment AutoArena Travaille En 3 Étapes?

  1. Sélectionner des systèmes d'IA à évaluer

    Choisissez les systèmes d'IA générative pour la comparaison dans AutoArena.

  2. Initier le processus d'évaluation

    Commence l'évaluation automatisée pour classer les systèmes d'IA sélectionnés.

  3. Évaluer les Résultats d'Évaluation

    Examine les résultats classés générés par AutoArena pour des aperçus.

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Analyse globale

Aperçus d une revue complète et performance historique

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AutoArena: Fonctionnalités, Avantages & FAQs

Explore tout ce que vous devez savoir sur AutoArena

Fonctionnalités principales
  • Evaluations automatisées utilisant des juges LLM
  • Ajustement pour juges personnalisés
  • Génération de classements de score Elo
  • Support pour plusieurs modèles de juges
  • Collaboration cloud pour évaluations
  • Interface conviviale pour saisir des invites.
Avantages
  • Code source ouvert et gratuit pour un usage personnel
  • Hautement personnalisable avec des modèles de juge sur mesure
  • Facilite l'évaluation collaborative
  • Prend en charge l'intégration avec des outils CI/CD
  • Génération de tableaux de classement détaillés pour des informations.
Cas d'utilisation
  • Comparer les performances de divers LLM
  • Évaluer différents prompts en temps réel
  • Mettre en œuvre une évaluation continue dans les workflows d'intégration
  • Réaliser des évaluations de systèmes d'IA pour la recherche
  • Évaluer diverses solutions d'IA générative
  • Favoriser des évaluations collaboratives de modèles.

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