Selene

Selene von Atla AI: Frontier AI Evaluationsmodelle

Was ist Selene?

Selene ist eine Suite von Open-Source-LLM-Judge-Modellen, die von Atla AI entwickelt wurden, um präzise und zuverlässige Bewertungen der Leistung von AI-Anwendungen zu ermöglichen. Es hilft Entwicklern, das Vertrauen ihrer Kunden zu gewinnen, indem es die Zuverlässigkeit ihrer generativen AI-Apps durch detaillierte Bewertungen und umsetzbare Kritikpunkte sicherstellt.

Wie funktioniert Selene?

Selene-Modelle fungieren als LLM-as-a-Judge und analysieren AI-Antworten, um Bewertungen und Kritikpunkte zu liefern. Sie können die Selene-Modelle über Hugging Face Transformers, Ollama oder Github verwenden.

Selene-Modelle

Entdecken Sie die richtige Größe für Ihre Evaluationsbedürfnisse mit zwei Hauptmodellen:

• Selene 1: Das Flaggschiffmodell, das branchenführende Genauigkeit bei einer Vielzahl von Evaluationsaufgaben bietet. Ideal für Pre-Production-Evaluierungen.
• Selene 1 Mini: Eine schlanke, optimierte Version, die sich perfekt für die Durchführung von Evaluierungen zur Inferenzzeit eignet und Geschwindigkeit und Effizienz priorisiert.

Hauptmerkmale und Vorteile

• Hohe Genauigkeit: Selene wurde entwickelt, um die genauesten verfügbaren Bewertungen zu liefern.
• Vielseitige Evaluation: Geeignet für eine Vielzahl von Eval-Aufgaben.
• Optimiert für Geschwindigkeit: Selene 1 Mini ist für die schnelle Durchführung von Evals während der Inferenz optimiert.
• Open Source: Verwenden Sie die Modelle und tragen Sie dazu bei über Hugging Face Transformers.

So verwenden Sie Selene

Um Selene zu verwenden, können Sie die Hugging Face Transformers-Bibliothek nutzen. Hier ist ein einfaches Beispiel:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

device = "cuda"  # the device to load the model onto
model_id = "AtlaAI/Selene-1-Mini-Llama-3.1-8B"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

prompt = "I heard you can evaluate my responses?"  # replace with your eval prompt

messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)
generated_ids = model.generate(model_inputs.input_ids, max_new_tokens=512, do_sample=True)
generated_ids = [output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

Anwendungsfälle

• Evaluierung der Agentenleistung: Verwenden Sie Selene, um die Leistung von AI-Agenten zu evaluieren, Fehler zu verfolgen und sofortige Einblicke zu gewinnen.
• Vertrauensaufbau: Stellen Sie die Zuverlässigkeit Ihrer generativen AI-App sicher, um das Vertrauen Ihrer Kunden zu gewinnen.
• Pre-Production Evals: Verwenden Sie Selene 1 für rigorose Evaluierungen vor der Bereitstellung Ihrer AI-Anwendung.
• Inference-Time Evals: Verwenden Sie Selene 1 Mini für schnelle Evaluierungen während der Inferenz.

Warum ist Selene wichtig?

Da AI-Anwendungen immer weiter verbreitet sind, ist die Gewährleistung ihrer Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit von entscheidender Bedeutung. Selene bietet eine robuste und genaue Möglichkeit zur Evaluierung der AI-Leistung und ermöglicht es Entwicklern, sicherere und zuverlässigere AI-Systeme zu entwickeln. Dies ist besonders wichtig für den Aufbau von Vertrauen bei Kunden, insbesondere bei generativen AI-Anwendungen, bei denen die Ergebnisse unvorhersehbar sein können.

Wo kann ich Selene verwenden?

Sie können Selene mithilfe von Hugging Face Transformers in Ihren AI-Entwicklungs-Workflow integrieren. Außerdem können Sie Agent Evals von Atla erkunden, um Agents zu verbessern und zu verfolgen.

Durch die Bereitstellung von Open-Source-Evaluationsmodellen trägt Atla AI zu einer Zukunft mit sicherer und zuverlässiger AI bei.