Odaily Planet Daily News O projeto de IA investido pela FaTPay reAI.chat lançou uma nova ferramenta _er, projetada para ajudar dicas de depuração do LLM, incluindo GPT-3.5 e o recentemente lançado GPT-4.
Ao desenvolver dicas eficazes para modelos de linguagem grandes, como GPT-3.5/GPT-4, é importante ter as ferramentas certas. OpenAI Playground e _er desenvolvidos por reAI.chat oferecem recursos projetados para tornar esse processo mais fácil e eficiente. Os principais recursos do _er são os seguintes: -Interface de usuário simples e intuitiva: Torna os testes rápidos e fáceis, sem necessidade de perder tempo com interfaces complicadas. -Parâmetros personalizáveis: os usuários podem ajustar parâmetros, como temperatura, top-p, etc., para moldar diretamente a resposta do modelo, aprimorando os recursos de personalização. - Histórico de prompts: capacidade de salvar e restaurar prompts anteriores para referência, reduzindo tempo e consumo de energia ao testar prompts. - Recurso de teste em lote: permite testar vários prompts de uma só vez, reduzindo bastante o tempo na fase de iteração. - Endpoints personalizados: além da API OpenAI oficial, os usuários podem usar seus próprios endpoints de API. Essa flexibilidade facilita a interação eficiente da ferramenta para usuários avançados ou com requisitos específicos. -Leve e sem instalação: _er é uma ferramenta leve que roda inteiramente no navegador, sem necessidade de instalação ou download.
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Odaily Planet Daily News O projeto de IA investido pela FaTPay reAI.chat lançou uma nova ferramenta _er, projetada para ajudar dicas de depuração do LLM, incluindo GPT-3.5 e o recentemente lançado GPT-4.
Ao desenvolver dicas eficazes para modelos de linguagem grandes, como GPT-3.5/GPT-4, é importante ter as ferramentas certas. OpenAI Playground e _er desenvolvidos por reAI.chat oferecem recursos projetados para tornar esse processo mais fácil e eficiente.
Os principais recursos do _er são os seguintes:
-Interface de usuário simples e intuitiva: Torna os testes rápidos e fáceis, sem necessidade de perder tempo com interfaces complicadas.
-Parâmetros personalizáveis: os usuários podem ajustar parâmetros, como temperatura, top-p, etc., para moldar diretamente a resposta do modelo, aprimorando os recursos de personalização.
- Histórico de prompts: capacidade de salvar e restaurar prompts anteriores para referência, reduzindo tempo e consumo de energia ao testar prompts.
- Recurso de teste em lote: permite testar vários prompts de uma só vez, reduzindo bastante o tempo na fase de iteração.
- Endpoints personalizados: além da API OpenAI oficial, os usuários podem usar seus próprios endpoints de API. Essa flexibilidade facilita a interação eficiente da ferramenta para usuários avançados ou com requisitos específicos.
-Leve e sem instalação: _er é uma ferramenta leve que roda inteiramente no navegador, sem necessidade de instalação ou download.