Future AGI

Nachdem wir versucht hatten, unseren eigenen Evaluierungsstapel mit Klebeband zusammenzukleben, haben wir es endlich versucht. Es tut, was Sie erwarten: Zeigt Modellprobleme an, verfolgt die Leistung und sorgt dafür, dass Ihre Iterationen realitätsnah bleiben. In diesem Bereich längst überfällig.

Eine der seltenen Plattformen, die den Eindruck erweckt, von Leuten gebaut worden zu sein, die tatsächlich KI in die Produktion eingeführt haben. Die Evaluierungstools sind eng, die Feedbackschleifen sind gut konzipiert und es gibt keine Unklarheiten.

Die Datenseite der KI wird oft ignoriert, bis etwas kaputt geht. Future AGI ist eines der wenigen Tools, das tatsächlich die Bewertung und das Datenfeedback als Kernkomponenten priorisiert. Es ist nicht auffällig – aber es funktioniert und wird benötigt.

Es muss nicht alles durchgängig sein, aber wenn Ihnen der gesamte Lebenszyklus am Herzen liegt – Daten, Tests, Auswertung –, lohnt es sich, dies zu erkunden. Besonders nützlich für Teams, die LLM-Produkte unter realen Bedingungen entwickeln.

Tolle Ergänzung zu unserem Workflow! Besonders hervorzuheben ist die Funktion für benutzerdefinierte Metriken, mit der sich die Fehlererkennung viel besser an unsere spezifischen Anforderungen anpassen lässt. Es hat definitiv die Art und Weise verbessert, wie wir mit der Entwicklung von KI-Modellen umgehen.

Wir sind endlich in der Lage, Probleme wie Halluzinationen, Voreingenommenheit und Drift zu quantifizieren, anstatt erst nach der Veröffentlichung darauf zu reagieren. Dies löst ein echtes Problem für KI-Ingenieure.