پروژه lmnr

lmnr-ai/lmnr

کاربرد:

این پلتفرم یک راه‌حل متن‌باز و جامع برای ساخت محصولات هوش مصنوعیه. با استفاده از ابزارهایی مثل ردیابی (Traces)، ارزیابی (Evals)، مجموعه داده‌ها (Datasets) و برچسب‌ها (Labels)، به تو می‌ده تا داده‌های مدلت رو مدیریت کنی و چرخه بازخورد داده (data flywheel) بسازی.

در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟

اگر داری روی یک اپلیکیشن هوش مصنوعی کار می‌کنی و نیاز داری عملکرد مدلت رو ردیابی کنی، داده‌های واقعی کاربران رو جمع‌آوری کنی و با ارزیابی‌های خودکار یا دستی مدلت رو بهبود بدی، این ابزار عالیه. به‌ویژه برای استارتاپ‌هایی که می‌خوان با داده بهتر، مدل‌های قوی‌تری آموزش بدن.

چند مثال از موارد استفاده

- ردیابی درخواست‌های کاربران به چت‌بات و جمع‌آوری داده‌های واقعی برای آموزش مجدد

- ارزیابی خودکار پاسخ‌های مدل با معیارهای دقت، انسانی بودن و امنیت

- ساخت مجموعه داده‌های برچسب‌خورده برای fine-tuning مدل‌های زبانی

- بهبود تدریجی مدل با استفاده از حلقه بسته داده و بازخورد کاربران