Phoenix

Phoenix är en öppen källkodsbibliotek som syftar till att förbättra observerbarhet och visualisering för stora språkmodeller (LLM) och generativa agenter. Det erbjuder verktyg för felsökning och förståelse av komplexa LLM-beslutsfattande.

Biblioteket inkluderar funktioner som visuell klusteranalys, modelltolkningsbarhet och identifiering av modellavvikelse, vilket är avgörande för att utvärdera LLM-prestanda.

Phoenix möjliggör också för användare att felsöka agenter, optimera hämtningssystem och utföra utforskande dataanalys.

Dessutom underlättar biblioteket jämförelsen av modellversioner och hjälper till att identifiera prestanda flaskhalsar, vilket gör det till en värdefull resurs för AI-ingenjörer och dataforskare. t är ett kraftfullt verktyg för att förstå och övervaka LLM:s beslutsprocesser.

Arize Phoenix erbjuder flera funktioner för att hjälpa till med utvärdering och felsökning av LLM-, CV- och NLP-modeller. Några av dessa funktioner inkluderar:

  • Utvärdering av prestanda för LLM-uppgifter, såsom hallucination, summering och återhämtningsrelevans.
  • Felsökning av agenta arbetsflöden och identifiering av flaskhalsar i prestanda.
  • Optimering av återhämtningsystem genom att identifiera bristande sammanhang och irrelevant information.
  • Jämförelse och utvärdering av modellversioner för att underlätta beslut om implementering i produktion.
  • Utforskande dataanalys för att förstå och förbättra modellernas funktion.
  • Identifiering av problemkluster och möjlighet att exportera dem för omträning av modeller.
  • Dessa funktioner hjälper AI-ingenjörer och data scientists att få insikt i modellernas prestanda, identifiera fel och förbättra modellernas funktionalitet och tillförlitlighet.

Leave a Reply

Din e-postadress kommer inte publiceras. Obligatoriska fält är märkta *