mshumer/gpt-prompt-engineer - GitHub vs No Code AI Model Builder
Dans le concours de mshumer/gpt-prompt-engineer - GitHub vs No Code AI Model Builder, quel outil AI Model Generation est le champion? Nous évaluons les prix, les alternatives, les votes positifs, les fonctionnalités, les avis, et plus encore.
Si vous deviez choisir entre mshumer/gpt-prompt-engineer - GitHub et No Code AI Model Builder, lequel préféreriez-vous?
Lorsque nous examinons mshumer/gpt-prompt-engineer - GitHub et No Code AI Model Builder, tous deux étant des outils model generation alimentés par l'IA, quelles caractéristiques uniques découvrons-nous ? Les deux outils ont reçu le même nombre de votes positifs des utilisateurs de aitools.fyi. Chaque vote compte ! Faites le vôtre et contribuez à la décision du gagnant.
Vous vous sentez rebelle? Votez et secouez les choses!
mshumer/gpt-prompt-engineer - GitHub
Qu'est-ce que mshumer/gpt-prompt-engineer - GitHub?
mshumer/gpt-prompt-engineer est une boîte à outils open source d'ingénierie des prompts qui génère, teste et classe des prompts candidats pour une tâche que vous définissez. Vous décrivez le cas d'utilisation, fournissez des cas de test, et les notebooks créent plusieurs variantes de prompts, les exécutent sur chaque cas de test, et trient les résultats avec un système de notation ELO commençant à 1200. Il est livré sous forme de notebooks Jupyter que vous pouvez exécuter dans Google Colab ou localement.
La plupart des outils de prompt vous aident à écrire un prompt à la fois. gpt-prompt-engineer traite la sélection de prompts comme un tournoi : des dizaines de candidats s'affrontent sur vos cas de test, et les scores ELO les plus élevés font ressortir les gagnants. Des notebooks séparés couvrent les tâches de classification, Claude 3 Opus avec des cas de test générés automatiquement, et la conversion Opus-to-Haiku pour une inférence moins coûteuse. Des journaux optionnels Weights & Biases et Portkey tracent chaque exécution.
Les ingénieurs en apprentissage machine, les ingénieurs en prompts et les développeurs en IA l'utilisent lorsqu'ils ont besoin d'un réglage reproductible des prompts plutôt que d'essais manuels et d'erreurs. Le dépôt compte 9,7 k étoiles GitHub et fonctionne avec vos propres clés d'API OpenAI ou Anthropic. Il est gratuit sous licence MIT.
No Code AI Model Builder
Qu'est-ce que No Code AI Model Builder?
Créez des modèles OpenAI entièrement personnalisés avec vos propres données en moins d'une minute. Conduit à des résultats nettement meilleurs et plus rapides !
mshumer/gpt-prompt-engineer - GitHub Votes positifs
No Code AI Model Builder Votes positifs
mshumer/gpt-prompt-engineer - GitHub Fonctionnalités principales
Génère plusieurs propositions de prompts à partir d'une description de tâche et de cas de test fournis par l'utilisateur
Classe les prompts avec un système de notation ELO commençant à 1200 par proposition
Prend en charge les modèles GPT-4, GPT-3.5-Turbo et Claude 3 Opus
Le notebook de classification évalue les cas de test vrai/faux et affiche un tableau de résultats
Le notebook Claude 3 génère automatiquement des cas de test à partir des définitions de variables d'entrée
Le notebook de conversion Opus-to-Haiku réduit la latence et les coûts tout en préservant la qualité de sortie
Journalisation optionnelle avec Weights & Biases et Portkey pour le suivi des expériences
No Code AI Model Builder Fonctionnalités principales
Aucune fonctionnalité principale répertoriéemshumer/gpt-prompt-engineer - GitHub Catégorie
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No Code AI Model Builder Catégorie
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