Características de Future AGI

Proporciona a los usuarios la capacidad de probar y optimizar los mensajes para mejorar la calidad y eficiencia del resultado de LLM.

Ofrece a los usuarios una colección de plantillas de indicaciones reutilizables para diversas tareas de LLM para acelerar el desarrollo y estandarizar el resultado.

Ofrece herramientas para que los usuarios comparen múltiples LLMs lado a lado basándose en métricas de rendimiento, velocidad y precisión.

Proporciona a los usuarios una interfaz fácil de usar para ajustar finamente los LLMs en sus conjuntos de datos específicos, permitiendo una mejor alineación con las necesidades empresariales.

Los usuarios tienen herramientas para integrar la funcionalidad de LLM en sus aplicaciones existentes a través de SDKs y APIs, simplificando el desarrollo.

Ofrece a los usuarios la capacidad de implementar modelos rápidamente en entornos de producción con un esfuerzo y configuración mínimos.

Proporciona a los usuarios herramientas para escalar automáticamente los recursos de LLM según la demanda, asegurando un uso eficiente y rentabilidad.

Los usuarios tienen la capacidad de establecer límites y filtros para prevenir salidas inapropiadas o sensibles del LLM.

Ofrece a los usuarios herramientas para garantizar que sus LLM cumplan con estándares de cumplimiento como GDPR, HIPAA y otras regulaciones, reduciendo el riesgo y la responsabilidad.

Los usuarios reciben notificaciones cuando el rendimiento del LLM se desvía significativamente de las normas esperadas, lo que indica un posible desvío del modelo o problemas de datos.

Proporciona a los usuarios información en tiempo real sobre la precisión del modelo, la latencia y la interacción del usuario, ayudándoles a identificar y abordar problemas de manera oportuna.

Proporciona a los usuarios capacidades de cifrado para datos en tránsito y en reposo, asegurando comunicación y almacenamiento seguros al trabajar con LLMs.

Ofrece a los usuarios herramientas para establecer permisos de acceso para diferentes roles, asegurando que solo el personal autorizado pueda interactuar con o modificar los recursos de LLM.

Proporciona a los usuarios middleware para enrutar solicitudes de manera eficiente al LLM apropiado según criterios como costo, rendimiento o casos de uso específicos.

Los usuarios tienen herramientas para procesar múltiples entradas en paralelo, mejorando la velocidad de inferencia y la rentabilidad para escenarios de alta demanda.