continuou a evoluir, adicionando mais recursos focados em modelos de linguagem de grande porte desde que foi apresentado pela ¨²ltima vez no Radar. Eles est?o expandindo e introduzindo , uma plataforma completa que vai al¨¦m do rastreamento de sistemas de agentes baseados em modelos de linguagem de grande porte. O Weave permite que voc¨º crie avalia??es de sistema, defina m¨¦tricas personalizadas, use modelos de linguagem de grande porte como ju¨ªzes para tarefas como sumariza??o e salve conjuntos de dados que capturam comportamentos diferentes para an¨¢lise. Isso ajuda a otimizar os componentes do modelo de linguagem de grande porte e rastrear o desempenho em n¨ªveis local e global. A plataforma tamb¨¦m facilita o desenvolvimento iterativo e a depura??o eficaz de sistemas de agentes, onde os erros podem ser dif¨ªceis de detectar. Al¨¦m disso, permite a coleta de feedback humano valioso, que pode ser usado posteriormente para ajustar modelos.
¨¦ uma plataforma de aprendizado de m¨¢quina (ML) que auxilia no desenvolvimento mais ¨¢gil de modelos por meio do rastreamento de experimentos, controle de vers?o de conjuntos de dados, visualiza??o do desempenho do modelo e gerenciamento de modelos. A plataforma pode ser integrada ao c¨®digo de ML existente para acesso das m¨¦tricas em tempo real, logs de terminal e estat¨ªsticas do sistema transmitidas ao painel para an¨¢lises posteriores. Recentemente, o Weights & Biases expandiu sua atua??o para a observabilidade de LLM com o . O Traces visualiza o fluxo de execu??o de cadeias de prompts, assim como entradas e sa¨ªdas intermedi¨¢rias, al¨¦m de fornecer metadados sobre a execu??o da cadeia (como tokens usados e hor¨¢rio de in¨ªcio e t¨¦rmino). Nossas equipes consideram a ferramenta ¨²til para depura??o e obten??o de uma melhor compreens?o da arquitetura da cadeia.
¨¦ uma plataforma de aprendizado de m¨¢quina (ML) para construir modelos com mais rapidez, por meio de rastreamento de experimentos, controle de vers?o de conjunto de dados, visualiza??o de desempenho e gerenciamento de modelo. Voc¨º pode integr¨¢-la com seu c¨®digo de ML existente e acessar rapidamente m¨¦tricas em tempo real, logs de terminal e estat¨ªsticas do sistema transmitidas ao dashboard para an¨¢lise posterior. Nossos times t¨ºm usado Weights & Biases, e nos agrada sua abordagem colaborativa para a constru??o de modelos.
