Pay As You GoEssai gratuit de 7 jours ; aucune carte de crédit requise
Les grands modèles linguistiques (LLM) transforment les industries, mais la comparaison de leurs résultats sur des milliers d'invites et d'ensembles de données constitue un défi. Des outils tels que Prompts.ai, Mythes, et Outil Y fournir des solutions pour automatiser et rationaliser ce processus. Voici ce que vous devez savoir :
Pour les opérations à volume élevé, Prompts.ai offre les fonctionnalités les plus complètes, tandis que Outil Y est mieux adapté à l'analyse conversationnelle. Mythes concilie évolutivité et automatisation pour les entreprises qui gèrent divers modèles d'IA.
Prompts.ai est une plateforme conçue pour simplifier et optimiser l'utilisation de plus de 35 grands modèles de langage (LLM) au sein d'une interface unique et sécurisée. Il relève les défis liés à la gestion de plusieurs outils et flux de travail, aidant les utilisateurs à réduire les coûts liés à l'IA en jusqu'à 98 % tout en garantissant une gouvernance et une sécurité de niveau professionnel.
L'une des caractéristiques les plus remarquables est la capacité à gérer l'exécution rapide par lots à grande échelle. Les utilisateurs peuvent télécharger des milliers d'instructions à la fois et les exécuter simultanément. Par exemple, une équipe de support client pourrait télécharger un fichier CSV contenant 5 000 requêtes clients et les traiter sur plusieurs modèles en quelques heures seulement, une tâche qui demande généralement des jours d'efforts manuels.
Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour les organisations qui ont besoin d'évaluer les sorties LLM sur de grands ensembles de données ou de tester diverses versions rapides. En automatisant ces tâches, la plateforme simplifie non seulement le processus, mais fournit également journaux de sortie structurés, accélérant l'analyse et réduisant le temps consacré aux tâches manuelles.
Prompts.ai facilite également la comparaison de différents LLM grâce à sa fonction de commutation multimodèle. Les utilisateurs peuvent facilement évaluer les résultats de modèles tels que OpenAI GPT-4, Claude anthropique, Lama, Gémeauxet des modèles à poids ouvert côte à côte, le tout dans le même flux de travail. Cela élimine les tracas liés à la duplication des flux de travail pour chaque modèle, car des instructions et des ensembles de données identiques peuvent être appliqués à tous les fournisseurs.
En plus de cela, la plateforme fonction de routage conditionnel automatise le processus d'orientation des invites vers des modèles spécifiques en fonction des caractéristiques d'entrée. Cela permet aux organisations d'évaluer les performances, la précision et la rentabilité de différents modèles sans intervention manuelle, ce qui facilite le choix du meilleur modèle pour une tâche donnée.
La plateforme rationalise davantage le processus d'évaluation grâce à des outils de comparaison automatique des résultats. Les utilisateurs peuvent tirer parti de fonctionnalités telles que affichages côte à côte, mise en évidence des différences et marquage automatique pour identifier les réponses qui ne répondent pas à des normes de qualité prédéfinies, telles que la pertinence ou l'exactitude factuelle.
Les modèles d'invite réutilisables ajoutent une autre couche d'efficacité. Ces modèles peuvent être personnalisés et appliqués à des ensembles de données ou à des modèles, ce qui garantit la cohérence et permet de gagner du temps lors de la mise en place de nouvelles expériences. En permettant aux utilisateurs de stocker, de modifier et de réutiliser des modèles, la plateforme prend en charge les tests standardisés et la reproductibilité.
Prompts.ai va au-delà des comparaisons en proposant un système de notation qui attribue des évaluations basées sur des métriques aux résultats du LLM. Qu'il utilise des indicateurs intégrés tels que la précision, la pertinence et l'exhaustivité, ou des rubriques personnalisées adaptées aux besoins spécifiques de l'entreprise (par exemple, conformité ou cohérence du ton), le système de notation fournit des informations exploitables.
Chaque exécution rapide, chaque sélection de modèle et chaque résultat de sortie sont automatiquement enregistré, en créant une piste d'audit détaillée. Cela garantit la traçabilité, favorise la reproductibilité et contribue au respect des exigences de conformité. Les utilisateurs peuvent consulter les exécutions passées, comparer les données historiques et exporter les journaux pour une analyse plus approfondie. En agrégeant les scores entre les lots, la plateforme fournit des informations basées sur les données qui orientent les décisions relatives à la sélection des modèles et à leur optimisation rapide, remplaçant ainsi les conjectures par des résultats mesurables.
sMythos se distingue comme un outil puissant pour comparer les sorties à volume élevé provenant de grands modèles de langage (LLM). En coordonnant plusieurs modèles d'IA via une interface visuelle intuitive, elle permet aux organisations d'exploiter les points forts de chaque modèle dans le cadre de flux de travail rationalisés. Cette approche permet des comparaisons évolutives et automatisées, ce qui facilite la gestion des tâches complexes.
Grâce à son architecture découplée, sMythos simplifie la gestion de plusieurs modèles d'IA. Il prend en charge le changement de modèle, la gestion des basculements et les mises à niveau en toute fluidité, garantissant ainsi des opérations ininterrompues. Son système de routage évalue à la fois le contenu et les performances afin d'identifier le modèle le mieux adapté à chaque tâche. En outre, le constructeur visuel permet aux utilisateurs de créer des pipelines d'IA avancés, ce qui permet aux organisations de concevoir et de déployer plus facilement des flux de travail sophistiqués. Cette fonctionnalité est essentielle pour automatiser et optimiser les comparaisons de résultats.
Grâce à de robustes intégrations d'API, sMythos combine efficacement les sorties de différents modèles dans un cadre unifié. Cette intégration permet aux équipes de collecter des données provenant de sources multiples et de les traiter selon différents modèles, favorisant ainsi un environnement opérationnel cohérent et efficace.
sMythos va encore plus loin dans la surveillance des performances en évaluant en permanence les résultats des modèles. Il utilise ces données pour affiner les décisions de routage, en veillant à ce que les modèles les plus efficaces soient priorisés. Cette évaluation continue fournit aux équipes des informations exploitables sur les performances des modèles, les aidant à prendre des décisions éclairées au fil du temps.
L'outil Y pousse encore plus loin le concept de changement de modèle avancé en mettant l'accent sur la préservation de l'historique des conversations. Il simplifie le processus d'évaluation des grands modèles de langage (LLM) en permettant une commutation fluide entre plusieurs modèles tout en préservant les paramètres et l'historique des conversations de chaque modèle.
Ce qui distingue Tool Y, c'est sa capacité à conserver des historiques de conversations complets. Cette fonctionnalité permet de mieux comprendre les performances des modèles au fil du temps. En conservant le contexte complet des conversations, les utilisateurs peuvent comparer la manière dont différents modèles gèrent les mêmes entrées dans un dialogue continu. Cette approche offre un moyen plus précis et plus significatif d'évaluer les performances, en dépassant les limites des comparaisons isolées traditionnelles.
Lors de l'évaluation d'outils pour l'analyse des résultats LLM à grande échelle, il est essentiel de comparer leurs points forts à leurs limites. Chaque plateforme apporte des fonctionnalités uniques, mais certaines contraintes peuvent affecter leur adéquation à des besoins opérationnels spécifiques.
Prompts.ai se distingue par son orchestration au niveau de l'entreprise, offrant un accès unifié à plus de 35 modèles de pointe, tels que GPT-4, Claude, LLama et Gemini. Il inclut des fonctionnalités de flux de travail avancées telles que le routage conditionnel et des modèles d'invite réutilisables. L'un des principaux avantages réside dans ses contrôles des coûts FinOps en temps réel, qui permettent aux organisations de surveiller l'utilisation et les dépenses des jetons, réduisant potentiellement les coûts liés à l'IA de 98 %. Cependant, son large éventail de fonctionnalités peut sembler écrasant pour les petites équipes qui ne sont pas familiarisées avec les processus d'évaluation par lots.
Outil Y est particulièrement efficace pour évaluer la qualité des conversations. Il prend en charge la commutation multimodèle et permet des évaluations adaptées aux cas d'utilisation conversationnels. Cependant, sa capacité de traitement par lots à grande échelle et de comparaisons automatisées détaillées des sorties est limitée, ce qui peut entraver son utilisation dans des environnements à volume élevé.
Certaines plateformes s'appuient sur le proxy d'API, ce qui peut entraîner des problèmes de performances, tels qu'une augmentation de la latence et des coûts lors d'exécutions par lots volumineux. En revanche, l'intégration directe de l'infrastructure minimise ces inefficacités, ce qui en fait le choix idéal pour les équipes qui gèrent de gros volumes de traitement. En stockant les invites de manière indépendante et en les exécutant directement dans l'infrastructure existante, les organisations peuvent bénéficier d'une évolutivité et d'une fiabilité accrues.
Le tableau ci-dessus met en évidence les différences fonctionnelles qui définissent les points forts de chaque plateforme. Ces distinctions révèlent des compromis entre les plateformes conçues pour le traitement par lots de gros volumes et celles conçues pour les évaluations axées sur l'interaction.
Le choix du bon outil dépend des besoins spécifiques de votre équipe. Pour les organisations qui ont besoin d'une évaluation approfondie de plusieurs modèles et de variations rapides, une plateforme dotée d'une exécution par lots robuste et d'outils de notation détaillés est essentielle. D'autre part, les équipes qui accordent la priorité à la qualité des conversations peuvent bénéficier d'un outil plus spécialisé, même s'il ne dispose pas de fonctionnalités plus étendues.
La transparence des coûts est un autre facteur essentiel. Les dépenses liées à l'IA sont souvent masquées dans les relations entre plusieurs fournisseurs, ce qui rend le suivi des coûts en temps réel inestimable. Cela est particulièrement vrai pour les entreprises qui gèrent des déploiements d'IA à grande échelle, où les coûts symboliques peuvent monter en flèche sans supervision appropriée. Les plateformes offrant une optimisation des coûts intégrée offrent un avantage certain, en garantissant l'alignement avec les objectifs organisationnels et les besoins d'évolutivité.
La comparaison efficace de grands modèles de langage (LLM) nécessite des outils qui vont au-delà des fonctionnalités de base, offrant une orchestration au niveau de l'entreprise et une gestion claire des coûts. Prompts.ai répond à ces attentes en donnant accès à plus de 35 modèles, à des contrôles FinOps avancés qui peuvent réduire les dépenses liées à l'IA jusqu'à 98 %, et à des fonctionnalités telles que le routage conditionnel et des modèles d'invite réutilisables. Ces fonctionnalités simplifient les flux de travail complexes tout en garantissant une gouvernance stricte, une combinaison essentielle pour des opérations d'entreprise évolutives.
De nombreux outils mettent l'accent sur la qualité conversationnelle, mais rencontrent des difficultés lorsqu'il s'agit de gérer des milliers de variations rapides dans le traitement par lots. Pour les entreprises qui gèrent de grands volumes de déploiements, il est essentiel de disposer d'une infrastructure solide qui s'intègre parfaitement aux flux de travail existants.
La gestion transparente des coûts joue un rôle clé dans la réussite de la mise en œuvre de l'IA. Par exemple, 87 % des entreprises considèrent l'IA comme essentielle, et celles qui utilisent l'orchestration intégrée enregistrent un retour sur investissement moyen de 25 %. En adoptant des cadres d'orchestration basés sur l'IA, les entreprises obtiennent une meilleure visibilité sur les dépenses et optimisent l'utilisation des ressources, ce qui est crucial pour une efficacité à long terme.
Les petites équipes et les startups peuvent profiter des niveaux gratuits pour établir des systèmes de suivi fondamentaux avant de passer à l'échelle supérieure. L'outil adapté à votre organisation dépendra de vos besoins spécifiques, mais pour les opérations à volume élevé, des plateformes telles que Prompts.ai offrent les fonctionnalités de traitement par lots et les contrôles des coûts nécessaires à la réussite.
Alors que le marché de l'IA devrait atteindre 190 milliards de dollars d'ici 2025, il est plus important que jamais de choisir des outils capables de s'adapter et de se développer aux côtés de votre organisation.
Prompts.ai réduit les coûts de fonctionnement de l'IA jusqu'à 98 % grâce à l'utilisation de traitement par lots pour les appels d'API. Au lieu de traiter les demandes une par une, les tâches sont regroupées, ce qui réduit considérablement les dépenses globales.
En outre, la plateforme automatise les flux de travail essentiels, tels que les processus de gestion et d'approbation rapides. Cela élimine le besoin d'un effort manuel important, réduisant ainsi les frais opérationnels. En simplifiant ces tâches à forte intensité de main-d'œuvre, Prompts.ai améliore l'efficacité et permet des expériences d'IA évolutives et économiques.
Prompts.ai rend la gestion de l'exécution rapide par lots à grande échelle simple et efficace. Il fournit flux de travail structurés qui incluent des outils tels que le routage conditionnel, des modèles d'invite réutilisables et une journalisation détaillée des sorties. Ces fonctionnalités sont conçues pour vous aider à gérer et à automatiser les tests rapides sur différents modèles et ensembles de données, afin de réduire le temps et les erreurs manuelles.
La plateforme simplifie l'expérimentation, permettant des comparaisons plus rapides et plus fiables. Qu'il s'agisse de peaufiner des assistants d'IA internes ou d'évaluer des modèles de langage avancés, Prompts.ai garantit un processus fluide et évolutif adapté aux tests de sortie LLM à haut volume.
Le routage conditionnel La fonctionnalité de Prompts.ai simplifie le processus d'évaluation de plusieurs modèles de langage en dirigeant automatiquement chaque invite vers le modèle le mieux adapté à la tâche. Cette approche améliore l'efficacité du traitement et garantit des réponses de meilleure qualité en évitant de surcharger les modèles qui sont moins équipés pour répondre à des instructions spécifiques.
En prenant automatiquement en charge cette prise de décision, le routage conditionnel réduit le besoin d'ajustements manuels. Cela permet non seulement de gagner du temps, mais aussi d'expérimenter plus facilement différents modèles et ensembles de données en toute fluidité.
