Utilisez notre Alpha pour comparer les LLM. Testez le bon LLM pour votre tâche. Reva vous aide à utiliser les dernières avancées pour obtenir les meilleurs résultats pour vos tâches.
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Outils de développement
Description
Reva est une plateforme de test AI axée sur les résultats qui aide les entreprises à tirer parti des dernières avancées en matière d'IA pour obtenir des résultats optimaux pour leurs tâches. Elle permet aux utilisateurs de comparer différents LLM (Modèles de Langage de Grande Taille) et d'évaluer leurs performances en fonction des besoins spécifiques de l'entreprise, garantissant ainsi que le bon modèle est sélectionné pour les résultats souhaités.
Comment utiliser Reva?
Pour utiliser Reva, les entreprises peuvent commencer par saisir leurs tâches spécifiques et les résultats attendus. La plateforme aidera ensuite à sélectionner le LLM approprié, permettant aux utilisateurs de tester diverses configurations et de surveiller en continu les performances. Les utilisateurs peuvent également utiliser des données synthétiques pour ajuster les modèles à leurs contextes uniques.
Fonctionnalités principales de Reva:
1️⃣
Évaluation et comparaison de modèles
2️⃣
Ajustement personnalisé avec des données synthétiques
3️⃣
Optimisation et surveillance continues
4️⃣
Tests de performance basés sur les données
5️⃣
Sélection précise de modèles entre OpenAI et Anthropic
Pourquoi pourrait-il être utilisé Reva?
| # | Cas d'utilisation | Statut | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Comparer différents LLM pour des tâches commerciales spécifiques | ✅ | |
| # 2 | Tester des configurations d'IA et des modifications de modèles en utilisant des données historiques | ✅ | |
| # 3 | Surveiller la performance de l'IA après le déploiement pour garantir des résultats optimaux | ✅ | |
Développé par Reva?
Reva est développée par une équipe axée sur la fourniture de solutions IA innovantes qui privilégient les résultats commerciaux réels et la performance efficace des modèles. Ils mettent l'accent sur des stratégies de test et de déploiement rigoureuses pour garantir que les mises en œuvre de l'IA sont réussies et bénéfiques pour les utilisateurs.