Starte sicher deine
LLM-basiert Chatbot
Große Sprachmodelle, die auf Ihre eigenen Daten abgestimmt sind, sind vielversprechend für den Kundensupport, die interne Effizienz und neue Anwendungsfälle. Ein Spezialfall sind Retrieval Augmented Generation Systems (RAG), bei denen die LLM-Ausgabe auf einem Suchergebnis basiert, wodurch Halluzinationen reduziert und die Erklärbarkeit verbessert wird. Calvins unabhängige Validierung von RAGs und anderen LLM-Lösungen beschleunigt die Entscheidungsfindung, steigert die Qualität und vermeidet Reputationsverluste oder andere Verluste.
Nutzen Sie standardisierte, kalibrierte LLM-Metriken
Entdecken Sie die LLM-Assessment-Funktionen
LLM Leistung und Robustheit
Berechnen Sie 6 Leistungs- und 11 Robustheitsmetriken, um die technische Qualität Ihres LLM zu verstehen.
LLM Fairness und Erklärbarkeit
Analysieren Sie Vorurteile anhand von 2 Fairness-Metriken. Verbessern Sie die Erklärbarkeit, indem Sie vorab trainierte Klassifikatoren für Zwischenergebnisse verwenden.
LLM Sicherheit und Rechenschaftspflicht
Schätzen Sie die regulatorischen Risikodimensionen auf der Grundlage der Unternehmensführung und des Compliance-Status gemäß der Calvin-Methode ab.
FAQ
Wie kann Calvin Risk dazu beitragen, dass mein LLM-basierter Chatbot sicher ist?
Die LLM-Assessment-Funktionen von Calvin bieten standardisierte, kalibrierte Metriken zur Überprüfung der Leistung, Robustheit und Voreingenommenheit von LLM-basierten Chatbots. Durch die Nutzung dieser Metriken können Unternehmen Chatbots ohne Bedenken auf den Markt bringen und gleichzeitig sowohl die technische Qualität als auch die Fairness sicherstellen.
Wie beschleunigt Calvin Risk die LLM-Validierung?
Unsere Plattform bietet automatische Paraphrasierung und vortrainierte Klassifikatoren zur Rationalisierung der Validierungsprozesse. Diese Automatisierung erhöht die Effizienz, indem der manuelle Aufwand reduziert und die Bewertung von LLM-Lösungen beschleunigt wird.
Kann Calvin Risk mich bei der Überwachung und Aktualisierung meiner LLM-Bewerbungen unterstützen?
Das LLM-Assessment-Framework von Calvin wurde entwickelt, um Unternehmen bei der kontinuierlichen Überwachung der Leistung von LLMs, der Implementierung von Verbesserungen und dem Plan zur Reaktion auf Vorfälle zu unterstützens Entwicklung.
Welche Arten von Kennzahlen deckt das LLM-Assessment von Calvin für Leistung und Robustheit ab?
Das LLM Assessment von Calvin berechnet 6 Leistungskennzahlen und 11 Robustheitsmetriken, um die technische Qualität von LLM-Lösungen umfassend zu bewerten. Diese Metriken bieten Einblicke in das Leistungsniveau und die Robustheit unter verschiedenen Bedingungen.
Wie geht Calvins LLM Assessment mit Fairness und Erklärbarkeit bei LLM-basierten Chatbots um?
Unsere Plattform analysiert Vorurteile anhand von zwei Fairness-Metriken und verbessert die Erklärbarkeit durch vorab trainierte Klassifikatoren anhand von Zwischenergebnissen. Dieser Ansatz fördert Fairness und Transparenz bei LLM-Implementierungen und orientiert sich an ethischen KI-Praktiken.
