• สามารถเพิ่มตัวเลือกฟีดแบ็กในรูปแบบ UI แชตบอตให้กับผลลัพธ์ของ LLM ได้ (ฟีดแบ็กแบบ vote & rank)
    • เก็บรวบรวมลง DB โดยอัตโนมัติและนำไปใช้กับ RLHF ได้
  • สามารถเปรียบเทียบผลลัพธ์ของโมเดลต่าง ๆ และกำหนดลำดับ Rank ด้วยการลาก & วางระหว่างผลลัพธ์ได้
  • สามารถผสาน Retrieval Augmented Generation (RAG) เข้ากับโมเดลได้อย่างง่ายดาย
  • สามารถรัน Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) ได้อย่างสะดวกด้วยข้อมูลที่เก็บรวบรวมไว้

ยังไม่มีความคิดเห็น

ยังไม่มีความคิดเห็น