データセットのインポート、テンプレート化、エクスポート
プロンプトとcompletionテンプレートを使って学習データを構造化し、プラットフォーム外へデータを移す必要があるときはJSONLまたはCSVとしてデータセットをエクスポートできます。
Entry Point AI
認証するEntry Point AIは、LLM向けのノーコードfine-tuningプラットフォーム。複数プロバイダーでカスタムLLMの学習、管理、検証、評価を一元化します。
概要
Entry Point AIは、大規模言語モデル向けのfine-tuningプラットフォームです。コードを書かずにユーザーがカスタムモデルを学習、管理、評価できるように設計されており、ガイド付きインターフェースを通じてモデル調整を身近にすることを目指しています。
このサイトでは、fine-tuningを、汎用的なフロンティアモデルよりも、一貫性が高く、高速で、特定のタスクにより適したモデルにする方法として位置づけています。Entry Point AIは、データ構造化、クロスプロバイダー学習、検証、結果共有を1つのワークフローにまとめています。
機能
クロスプロバイダーfine-tuning
Anthropic、Google AI、OpenAI、Groq Cloudを含む複数のLLMプロバイダーにまたがって、1つの統合インターフェースからモデルを学習できます。ワークフローを1つのAPIに縛る必要はありません。
共同作業のためのチームワークスペース
共有ワークスペースで学習データとfine-tuningジョブを追跡し、チームが同じデータセットとジョブ履歴をもとに作業できます。
コストとパフォーマンスの評価
評価時にトークン数の確認、コスト見積もり、ハイパーパラメータの比較を行い、どの構成が特定のタスクに最適かを把握できます。
モデルとデータセットの検証
有効なJSONL構文、空のcompletionがないこと、roleが正しくフォーマットされていることなどを確認し、学習前に構造化出力を検証できます。
共有可能なモデルフロントエンド
fine-tunedモデル用のデプロイ済みフロントエンドをワンクリックで共有し、テストから得られたcompletionを保存して、データセットをさらに改善できます。
ユースケース
コンテンツ生成ワークフロー
一般用途のモデルでは一貫性が不十分な場合に、レポート、ブログ記事、SNS投稿、メールなどのコンテンツ生成業務向けに、タスク特化型モデルを準備します。
分類とタグ付け
感情分析、サポートチケット、リードスコアリング、その他のラベル付きデータセット向けに、出力を構造化して再現可能にする必要がある分類器やタグ付けシステムを構築します。
データ抽出
非構造化レコードから項目を抽出し、下流システムや分析に使える一貫した構造化出力に変換します。
スコアリングとランキング
関連性の順序が重要な検索拡張ワークフローで、fine-tunedモデルを使って結果をランキングまたは再ランキングします。
チームでのレビューと反復
学習済みモデルをチームメンバーや関係者と共有し、completionをレビューして、その結果をデータセットに戻すことで次の学習を改善します。
Pros and Cons
Pros
- カスタムLLMの学習、管理、評価を行うノーコードワークフロー。
- クロスプロバイダーのインターフェースにより、単一のモデルベンダーへのロックインを避けやすくなります。
- 組み込みのテンプレート、検証、エクスポート機能がデータセット準備を支援します。
- チームワークスペースとジョブ追跡により、複数ユーザーでfine-tuning作業を進めやすくなります。
- 共有可能なフロントエンドと保存されたcompletionにより、モデルレビューとデータセット改善が容易になります。
Cons
- ソースには、JSONLとCSVのエクスポート以外の詳細な統合情報や対応ファイル形式は記載されていません。
- 価格とfine-tuningコストには、Entry Point AIのサブスクリプションに加えて接続先モデルプラットフォームの料金が含まれる場合があります。
FAQ
Entry Point AIは誰向けですか？
Entry Point AIは、ゼロからワークフローを構築することなく大規模言語モデルをfine-tuningしたいチーム向けに設計されています。料金ページには、個人プロジェクト、検証、スタートアップのソフトウェア機能、社内業務、より大規模なアプリケーションにも利用できると記載されています。
学習例は何件必要ですか？
ソースによると、わずか50件の例からでも印象的な結果を得始められ、データセットが大きいほど精度の向上や例外ケースのカバーに役立つとされています。料金ページのプランには、ティアごとに異なる学習例数の上限が含まれています。
プラットフォームの利用をやめた場合、モデルやデータは保持できますか？
Entry Point AIは、OpenAIのようにお好みのプラットフォームで学習できるようにしており、料金ページにはいつでもアクセス権を取り消せると記載されています。データはJSONLまたはCSVとしてエクスポートすることもできます。
サブスクリプション料金以外に費用はかかりますか？
料金ページによると、モデルのfine-tuningや合成例の生成には接続先プラットフォームで費用が発生する場合があり、それらの費用はEntry Point AIのプラン料金には含まれていません。プラットフォームは予期しない請求を避けるためのコスト見積もりを支援します。
Entry Point AIはカスタム価格やEnterprise価格を提供していますか？
料金ページには月額および年額の請求オプションが掲載されており、より高い上限やEnterpriseプランについては hello@entrypointai.com まで連絡するよう案内されています。
Quick Facts
- カテゴリ
- fine-tuningプラットフォーム
- 主な利用者
- LLMを扱う個人、スタートアップ、企業
- プラットフォームの重点
- 学習、検証、評価ワークフローのノーコード管理
- 対応プロバイダー
- Anthropic、Google AI、OpenAI、Groq Cloud
- ソースドメイン
- entrypointai.com
- 価格
- 月額プランは月49ドルから