Entry Pointとは何ですか？

**Entry Point AI**は、大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングを簡単かつ効率的に行うためのプラットフォームです。コード不要で、プロンプト管理、ファインチューニング、評価を一元化し、AIモデルの最大限のポテンシャルを引き出します。

Entry Pointの特徴は何ですか？

* **高品質な出力**: ファインチューニングにより、プロンプトの品質を向上させることができます。 * **高速生成**: 軽量モデルをトレーニングすることで、レイテンシとコストを大幅に削減。 * **予測可能な出力**: モデルが特定の方法で応答しないようにトレーニングし、安全性とブランド保護を実現。 * **チームでのスケーリング**: データセットに例を追加することで、エッジケースをカバーし、モデルの動作を調整。

Entry Pointの使用例は何ですか？

* **コンテンツ作成**: 高品質なレポート、ブログ記事、ソーシャルメディア投稿などを生成。 * **タグ付けと分類**: データをセグメント化し、検索やメタデータ用にタグ付け。 * **データ抽出**: 非構造化データからキー値を一貫した形式で抽出。 * **優先順位付け**: サポート問題、バグレポート、リードフォームの提出を優先順位付け。 * **推奨**: ユーザーのショッピングカートや注文履歴に基づいて商品を推奨。 * **不正検出**: 疑わしいまたは高リスクの活動を検出。 * **モデレーション**: 不適切なコンテンツを検出し、フラグを立てる。 * **データエンリッチメント**: 業界やカスタムセグメントなどの新しいフィールドをデータに追加。 * **スコアリングとランキング**: RAGワークフローで、結果セットを関連性に基づいて再ランク付け。

Entry Pointの使い方は？

1. **データセットの準備**: JSONL形式でデータをインポート。 2. **プロンプトテンプレートの作成**: テンプレートエンジンを使用して、最適な構造とラベルを迅速に反復。 3. **ファインチューニングの実行**: 複数のLLMプロバイダーを統合インターフェースで操作。 4. **モデルの評価と共有**: ファインチューニングされたモデルをフロントエンドにデプロイし、テスト用に共有。