EntryPoint AI

EntryPoint AIは、プロプライエタリおよびオープンソースの大規模言語モデル（LLM）をユーザーがファインチューニングできるようにする、現代的なAI最適化プラットフォームです。カスタムデータセットでのトレーニングを通じてモデルに振る舞い方を「示す」ことで、プロンプトエンジニアリングの限界を克服します。これにより、より高品質な出力、より高速な生成、そしてより予測可能でブランドに沿った応答が実現します。このプラットフォームは、データ準備やプロンプトのテンプレート化から、モデルのトレーニング、評価まで、ファインチューニングのライフサイクル全体を一つの場所で管理できる、統一されたノーコードのインターフェースを提供します。

複雑なファインチューニングプロセスをアクセスしやすくすることで、EntryPoint AIは企業や個人が特定のニーズに合わせてAIの可能性を最大限に引き出すことを可能にします。複数のLLMプロバイダーをサポートし、ベンダーロックインを防ぎ、ユーザーが急速に進化するAIの世界に対応できるようにします。このプラットフォームはコラボレーションを前提に構築されており、チームがデータセットで協力し、トレーニングジョブを追跡し、コストを見積もり、モデルのパフォーマンスをシームレスに比較することができます。

EntryPoint AIの使い方

EntryPoint AIの使用は、効率を重視して設計された、簡単なノーコードのプロセスです。

1. データの準備とアップロード： 簡単なCSV形式のデータから始めます。わずか50個の高品質な例で結果が出始めます。ファイルをプラットフォーム上の新しいプロジェクトに直接アップロードします。
2. テンプレートでフォーマット： 強力なテンプレートエンジンを使用して、プロンプトと補完を構造化します。CSVからの入力変数をモデルにどのように提示するか、期待される出力形式は何かを定義し、データセット全体に一括で変更を適用できます。
3. LLMプロバイダーへの接続： APIキーを追加するだけで、OpenAIなどの主要なプロバイダーのアカウントを統合できます。EntryPoint AIが複雑なAPIコールやフォーマット要件を処理します。
4. （オプション）データの合成： より多くのトレーニング例が必要な場合は、データ合成機能を使用します。AIを活用して既存のデータに基づいて新しい高品質な例を自動生成し、エッジケースをカバーするのに役立ちます。
5. ファインチューニングの実行： ベースモデル（例：GPT-3.5 Turbo）を選択し、必要に応じてハイパーパラメータを調整して、ファインチューニングジョブを開始します。プラットフォームはコスト見積もりを提供し、プロセス全体を管理し、完了時に通知します。
6. テストとデプロイ： モデルがトレーニングされたら、内蔵のプレイグラウンドでテストします。その後、チームでのテスト用にフロントエンドへのリンクを共有し、フィードバックを収集し、データセットをさらに拡充できます。

EntryPoint AIの主な機能

• ノーコード・ファインチューニング： ファインチューニングAPIの複雑さを抽象化する直感的なユーザーインターフェース。
• マルチプロバイダー対応： 単一の統一されたプラットフォームを通じて、さまざまなLLMプロバイダーのモデルをトレーニング。
• データ管理： CSVで簡単にデータをインポートし、データセットを管理し、いつでもJSONLやCSVとしてエクスポート。
• プロンプトテンプレートエンジン： トレーニングデータの構造を迅速に反復し、最良の結果を得るための最適なフォーマットを見つける。
• AIによるデータ合成： AIが生成した関連性の高い高品質な例でデータセットを自動的に拡張。
• チームコラボレーション： チームメンバーを招待してプロジェクトで協力し、データを管理し、ファインチューニングジョブを追跡。
• コスト見積もりと管理： 予期せぬ請求を避けるため、トレーニングとデータ合成のコストを明確に見積もる。
• モデル評価とプレイグラウンド： 専用の環境でファインチューニングされたモデルをテスト・検証し、フィードバックのために共有。

EntryPoint AIの使用例

EntryPoint AIは多用途であり、以下のような幅広いビジネス課題の解決に適用できます。

• コンテンツ生成： 高品質でブランドに沿ったレポート、ブログ記事、ソーシャルメディア投稿、メールを作成。
• タギングと分類： 検索、メタデータ、または特徴分析のためにデータを自動的にセグメント化し、コンテンツにタグ付け。
• データ抽出： 非構造化テキストからキーとなる値を一貫した構造化フォーマットで抽出。
• タスクの優先順位付け： カスタム基準に基づいて、サポート問題、バグレポート、またはリードフォームの提出に優先順位を付ける。
• パーソナライズされた推薦： ユーザーの履歴や行動に基づいて製品やコンテンツを推薦。
• 不正検出： 疑わしいまたは高リスクの活動を識別するモデルをトレーニング。
• コンテンツモデレーション： ユーザー生成テキスト内の不適切なコンテンツを検出してフラグを立てる。
• データエンリッチメント： ビジネス連絡先の業界やカスタムセグメントなど、新しいデータフィールドを入力。

EntryPoint AIの利点

このプラットフォームは、従来のプロンプトエンジニアリングや手動コーディングに比べて大きな利点を提供します。

• 高品質と予測可能性： ファインチューニングされたモデルは、特定のタスクに合わせてより正確で一貫性のある信頼性の高い出力を提供します。
• アクセシビリティ： 深いMLの専門知識がない非開発者やチームでもカスタムAIモデルを構築できます。
• 効率性： データ準備からデプロイまでのワークフロー全体を合理化し、時間とリソースを大幅に節約します。
• コストと速度の最適化： 特定のタスクに対して、より大きなモデルと同等の性能を発揮する、より小さく高速なモデルの使用を可能にし、レイテンシとAPIコストを削減します。
• スケーラビリティ： 単一の複雑なプロンプトを維持する際の競合なしに、データセットを協力して簡単に管理・拡張できます。
• 柔軟性： ベンダーロックインを回避し、複数のプロバイダーから仕事に最適なモデルを使用できます。

料金プラン

EntryPoint AIは、さまざまなニーズに合わせてフリーミアムモデルと複数の有料プランを提供しています。

• 無料プラン： ファインチューニングを学び、アイデアを検証するための出発点。
• スタータープラン： 月額49ドル。5,000のトレーニング例と3ユーザーシートが含まれます。個人プロジェクトに最適です。
• グロースプラン： 月額99ドル。25,000のトレーニング例と5ユーザーシートが含まれます。AI駆動の機能構築や内部自動化に適しています。
• プロプラン： 月額249ドル。100,000のトレーニング例、10ユーザーシート、プレミアムサポートが含まれます。大量のアプリケーションのスケーリング向けに設計されています。
• エンタープライズプラン： より高い制限や特定の組織のニーズに合わせてカスタム価格が利用可能です。

注意：LLMプロバイダーから発生するコスト（例：トレーニングや生成のためのOpenAI API使用料）は、EntryPoint AIのサブスクリプション料金とは別です。