创建针对不同数据需求定制的提示和响应，以增强模型在不同用例和专业领域的性能。

支持多样化的数据需求，包括：

• 不同的用例：开放式 QA、总结、重写、思路链推理等等。
• 专业领域：数学、金融、编码和医疗保健等领域的主题专业知识。
• 多种语言：包括英语、西班牙语和日语等 235 多种语言。

利用Neuronicx的 AI 聊天反馈工具，通过带有人工反馈的强化学习 (RLHF) 和直​​接偏好优化 (DPO) 来增强您的模型。

主要功能：

• 支持自定义工作流程和培训要求
• 单轮或多轮对话
• 可自定义的注释字段
• 实时人机交互

根据一系列LLM 评估指标（例如相关性、准确性、有用性和连贯性）评估模型的性能。

优点包括：

• 针对优势和改进领域进行有针对性的洞察
• 通过 A/B 测试在开发周期内比较不同的模型
• 与市场上的竞争对手和其他法学硕士进行对比

利用 Neuronicx的红队人群主动识别漏洞并确保您的 LLM 在不同应用程序中的安全。

进行开放式或有针对性的红队任务，例如：

• 对抗性攻击
• 危害类别（毒性、偏见、隐私等）
• 基于多轮场景的测试
• 护栏测试
• 生成内容的审核和注释

通过引入更广泛的外部知识库，将您的模型定制到特定领域并生成更精确、更具上下文相关的响应。

检索增强生成 (RAG) 数据服务包括：

• 数据准备：为您的独特用例收集、注释和管理数据集。
• 提示数据集创建：为有效的模型训练生成有效的提示。
• 评估和 A/B 测试：比较不同模型的性能并改进输出。
• 红队：对您的模型进行压力测试，以预先识别和解决漏洞。