AutoArena
Evaluación automatizada de IA generativa que funciona. Evalúe LLM, sistemas RAG y aplicaciones de IA generativa utilizando un juicio automatizado cara a cara.
Listado en categorías:
Herramientas de desarrolloInteligencia artificialCódigo abierto
Descripción
AutoArena es una herramienta de evaluación automatizada de IA generativa diseñada para evaluar LLMs, sistemas RAG y aplicaciones de IA generativa a través de un juicio confiable cara a cara. Ofrece un proceso de evaluación confiable que es rápido, preciso y rentable, permitiendo a los usuarios encontrar la mejor versión de sus sistemas sin recursos extensos.
Cómo usar AutoArena?
Para usar AutoArena, simplemente instálelo localmente usando 'pip install autoarena', ingrese los mensajes del usuario y las respuestas del modelo de su sistema de IA generativa, y comience a probar en segundos. También puede colaborar con miembros del equipo en la nube de AutoArena o configurar implementaciones dedicadas en las instalaciones para uso empresarial.
Características principales de AutoArena:
1️⃣
Evaluación automatizada cara a cara de aplicaciones de IA generativa
2️⃣
Uso de modelos de jueces de varios proveedores para resultados confiables
3️⃣
Puntuación Elo e intervalos de confianza para clasificación
4️⃣
Ajuste fino de modelos de jueces para evaluaciones específicas de dominio
5️⃣
Integración con CI/CD para evaluación continua
Por qué podría ser usado AutoArena?
| # | Caso de Uso | Estado | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Evaluar diferentes versiones de sistemas de IA generativa para determinar el mejor rendimiento | ✅ | |
| # 2 | Recopilar preferencias humanas para el ajuste fino de modelos de jueces personalizados | ✅ | |
| # 3 | Integrar procesos de evaluación en pipelines de CI/CD para evaluación continua | ✅ | |
Desarrollado por AutoArena?
AutoArena es desarrollado por Kolena, una empresa enfocada en proporcionar herramientas para evaluar sistemas de IA generativa. Enfatizan soluciones de código abierto y soporte comunitario, haciendo que sus herramientas sean accesibles para varios usuarios, incluidos estudiantes e investigadores.