Selene

Atla AI의 Selene: 프론티어 AI 평가 모델

Selene이란 무엇인가?

Selene은 Atla AI에서 개발한 오픈 소스 LLM Judge 모델 스위트로서, AI 애플리케이션 성능에 대한 정확하고 신뢰할 수 있는 평가를 제공하도록 설계되었습니다. 자세한 점수와 실행 가능한 비판을 통해 생성적 AI 앱의 안정성을 보장하여 개발자가 고객과의 신뢰를 구축하도록 돕습니다.

Selene은 어떻게 작동합니까?

Selene 모델은 LLM-as-a-Judge로 작동하여 AI 응답을 분석하여 점수와 비판을 제공합니다. Hugging Face Transformers, Ollama 또는 Github를 통해 Selene 모델을 사용할 수 있습니다.

Selene 모델

두 가지 주요 모델을 통해 평가 요구 사항에 맞는 적절한 크기를 찾아보세요.

• Selene 1: 다양한 평가 작업에서 업계 최고의 정확도를 제공하는 플래그십 모델입니다. 사전 제작 평가에 이상적입니다.
• Selene 1 Mini: 추론 시 평가를 실행하는 데 적합한 간결하고 최적화된 버전으로, 속도와 효율성을 우선시합니다.

주요 기능 및 이점

• 높은 정확도: Selene은 가장 정확한 평가를 제공하도록 설계되었습니다.
• 다재다능한 평가: 다양한 평가 작업에 적합합니다.
• 속도에 최적화됨: Selene 1 Mini는 추론 중에 평가를 빠르게 실행하도록 최적화되었습니다.
• 오픈 소스: Hugging Face Transformers를 통해 모델을 사용하고 기여하세요.

Selene 사용 방법

Selene을 사용하려면 Hugging Face Transformers 라이브러리를 활용할 수 있습니다. 다음은 간단한 예입니다.

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]

사용 사례

• 에이전트 성능 평가: Selene을 사용하여 AI 에이전트의 성능을 평가하고 오류를 추적하며 즉각적인 통찰력을 얻으세요.
• 신뢰 구축: 생성적 AI 앱의 안정성을 보장하여 고객과의 신뢰를 구축하세요.
• 사전 제작 평가: AI 애플리케이션을 배포하기 전에 Selene 1을 사용하여 엄격한 평가를 수행하세요.
• 추론 시간 평가: 추론 중에 Selene 1 Mini를 사용하여 빠른 평가를 수행하세요.

Selene이 중요한 이유

AI 애플리케이션이 점점 더 보편화됨에 따라 안정성과 신뢰성을 보장하는 것이 중요합니다. Selene은 AI 성능을 평가하는 강력하고 정확한 수단을 제공하여 개발자가 더 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 만들 수 있도록 지원합니다. 이는 특히 출력을 예측할 수 없는 생성적 AI 애플리케이션에서 고객과의 신뢰를 구축하는 데 중요합니다.

Selene을 어디에서 사용할 수 있습니까?

Hugging Face Transformers를 사용하여 Selene을 AI 개발 워크플로에 통합할 수 있습니다. 또한 Atla의 Agent Evals를 탐색하여 에이전트를 개선하고 추적할 수도 있습니다.

오픈 소스 평가 모델을 제공함으로써 Atla AI는 안전하고 신뢰할 수 있는 AI의 미래에 기여합니다.