TLM Playground 对比 Tune

TLM Playground 是 Cleanlab 为可信语言模型（TLM）提供的文档中心。TLM 是一个模型生成 API，能够实时评估任何大型语言模型（LLM）响应的可靠性。每个答案都会获得一个介于 0 到 1 之间的可信度评分，在错误生成和推理错误到达用户之前进行标记。通过 pip install cleanlab-tlm 安装 Python 客户端，设置 CLEANLAB_TLM_API_KEY，然后调用 TLM.prompt() 生成带评分的响应，或调用 get_trustworthiness_score() 审核您现有系统的输出。

大多数幻觉检测器侧重于与检索上下文的一致性。像 RAGAS 这样的指标检查答案是否与源文档匹配，但在上下文稀少或混乱时容易遗漏事实错误。TLM 使用模型不确定性估计，而非以 LLM 作为评判者的提示，Cleanlab 发布的基准测试显示其在 RAG 工作流中的精确度是 RAGAS 的 3 倍。它不需要您领域的标注训练数据，从而避免了导致自定义评估器失效的漂移问题。

构建 RAG 流水线、聊天机器人和代理系统的机器学习与人工智能工程师使用 TLM 来筛选低置信度输出，将其转交人工处理，或替换为备用答案。该 API 支持结构化输出、工具调用、分类标签和多轮对话，而不仅限于纯文本补全。

Tune 是 NimbleBox 提供的企业级 GenAI 技术栈，帮助团队在自己的云端或本地基础设施上微调、部署和运行开源大型语言模型。该平台以 Tune Studio 为核心，用于模型实验和微调，Tune Chat 用于定制化AI助手，以及为希望获得实操支持的组织提供专业服务。

Tune Studio 为开发者提供了一个测试大型语言模型的环境，可以保存高质量的交互数据集，在专用GPU硬件上微调模型，并通过公共API或像TGI、vLLM和Triton这样的推理引擎进行部署。支持的基础模型包括 Llama 3.1、Qwen 2、Gemma 2、Mixtral 等。

公司面向需要数据所有权、符合合规要求并追求超出封闭源API弹性的企业，已获得SOC 2第2型、HIPAA和ISO 27001的合规认证，提供专用云、用户云及本地部署选项。