Платформа з відкритим вихідним кодом для моделювання, тестування та перевірки складних додатків генеративного ШІ

Застосування штучного інтелекту трансформує такі галузі, як охорона здоров’я та фінанси, але забезпечення їхньої безпеки та надійності залишається складним завданням. Стартап Relari намагається вирішити цю проблему, надаючи синтетичні дані для тестування генеративного ШІ, усуваючи обмеження точності та доступності реальних даних.

Платформа Relari дозволяє розробникам створювати величезні набори синтетичних даних для ШІ-проектів, імітуючи реальні умови для ефективного стрес-тестування моделей. Наприклад, можна оцінити можливості штучного інтелекту чат-бота, надавши йому мільйони змодельованих розмов. Крім того, платформа з відкритим вихідним кодом «continuous-eval» пропонує комплексну оцінку моделей ШІ у виробництві тексту, функціональності коду і точності класифікації, що дозволяє розробникам виявляти ітеративно слабкі місця і виправляти їх.

Такий підхід має низку переваг, серед яких скорочення часу та витрат на тестування, мінімізація упередженості в реальних наборах даних і розгортання більш надійних ШІ-додатків. Зрештою, Relari сприяє відповідальній інтеграції ШІ в повсякденне життя, забезпечуючи його ефективність і продуктивність у різних галузях.