- Für die Ergebnisse von LLMs lassen sich Feedback-Optionen in Form einer Chatbot-UI hinzufügen (
vote- und rank-Feedback)
- Wird automatisch in der DB gesammelt und kann für RLHF genutzt werden
- Die Ergebniswerte von Modellen lassen sich vergleichen, und per Drag & Drop kann ein Ranking zwischen den Ergebnissen festgelegt werden
- Retrieval Augmented Generation (RAG) lässt sich einfach in Modelle integrieren
- Mit den gesammelten Daten lässt sich Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) unkompliziert ausführen
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