Arize AI lidera el camino en la observabilidad de la IA con monitoreo rápido de variables

Arize AI , una plataforma de evaluación de modelos de lenguaje grande (LLM) y observabilidad de IA, lanzó el monitoreo y análisis rápido de variables en el escenario de Google Cloud Next '24 esta semana.

El debut llega en un momento de gran necesidad. Aunque las empresas se apresuran a implementar modelos básicos para seguir siendo competitivas en un mundo cada vez más impulsado por la IA, las alucinaciones y la precisión de las respuestas siguen siendo barreras para los despliegues de producción.

El nuevo monitoreo de variables rápidas de Arize ayuda a los ingenieros de inteligencia artificial y a los equipos de aprendizaje automático a detectar automáticamente errores en las variables rápidas y a identificar conjuntos de datos problemáticos. A través de la introspección y el refinamiento de las indicaciones utilizadas en las aplicaciones impulsadas por LLM, los equipos pueden garantizar que los resultados generados se alineen con las expectativas en torno a métricas como precisión, relevancia y corrección. Las herramientas adicionales de gestión de ventanas de contexto que también se lanzan hoy permiten un examen más detenido.

"Depurar sistemas LLM es demasiado doloroso hoy en día", dice Jason Lopatecki, director ejecutivo y cofundador de Arize AI. "Al analizar cómo los sistemas de IA responden a una gran cantidad de indicaciones y ofrecer conocimientos más profundos sobre el comportamiento del modelo, las nuevas herramientas de análisis de variables de respuesta de Arize prometen ayudar a los ingenieros de IA a obtener resultados más exitosos en la producción, con ciclos de capacitación y retroalimentación para informar el refinamiento continuo".

¿Qué es Arize?

Arize AI es una plataforma de evaluación de LLM y observabilidad de la IA que ayuda a los equipos a ofrecer y mantener una IA más exitosa en producción. La plataforma automatizada de monitoreo y observabilidad de Arize permite a los equipos detectar rápidamente problemas cuando surgen, solucionar por qué sucedieron y mejorar el rendimiento general tanto en el aprendizaje automático tradicional como en los casos de uso generativo como RAG LLM . Arize tiene su sede en Berkeley, CA.