工具概覽
Deepmark AI 是 IngestAI Labs 推出的一款基準測試工具，它使用組織自身的資料，基於外在指標（即特定任務指標）評估大語言模型。該倉庫將其描述為面向需要在多個 LLM 之間做選擇的生成式 AI 構建者，以便其應用具備可預測且可靠的效能。
該工具提供與領先生成式 AI API 的預置整合，例如 GPT-4、Anthropic、GPT-3.5 Turbo、Cohere 和 AI21。開發者可以針對特定任務，讓多個 LLM 模型執行數百或數千次迭代，並在數秒內獲得評估結果。
Deepmark AI 報告的指標包括問答準確率、文本分類準確率、PII 識別準確率、命名實體識別準確率、摘要質量（相關性）、情感分析準確率、成本分析、失敗率、準確率和延遲。
其關鍵功能涵蓋可靠性評估、準確率評估、成本分析、相關性評估、延遲評估和失敗率評估；倉庫中將每一項都描述為供開發者在各種條件下評估模型行為、並在不同規模下跟蹤失敗率的工具。
定價
價格與限制可能變動，請以官網為準，並確認幣別、付款週期、最低席位數和用量上限。
應用場景
- 生成式 AI 構建者使用 Deepmark AI，基於自身資料，按特定任務指標比較大語言模型。
- 開發者使用 Deepmark AI，讓多個 LLM 模型對問答或情感分析等任務執行數百或數千次迭代。
- 團隊使用 Deepmark AI 評估 GenAI 效能指標，例如問答準確率、文本分類準確率、PII 識別準確率、命名實體識別（NER）準確率、摘要質量（相關性）和情感分析準確率。
- 團隊使用 Deepmark AI 估算在不同 GenAI 模型上執行其 AI 應用的成本。
- 開發者使用 Deepmark AI 評估延遲並識別生成式 AI API 中的低效之處。
- 團隊使用 Deepmark AI 跟蹤數百到數千次請求中的失敗率。
- 開發者使用 Deepmark AI 將生成輸出與相關性評估的期望標準進行比較。
- 團隊使用 Deepmark AI 評估模型在各種條件下的可靠性，並捕捉潛在故障點。
功能特色
AI 驅動的工作流
生產力支援
線上工具訪問
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