ML チームのための既製 AI チーム

既製のチーム

• Andrew Ngu — ML & RAG Pipeline EngineerTrain → eval → deploy + embedding → retrieval → reranking → generation — end to end
• Faye Lien — ML Data & Fine-Tuning SpecialistData collection → cleaning → labeling → LoRA/QLoRA/DPO fine-tuning — end to end
• Geoff Hinten — Model EvaluatorEval harness, A/B testing and red-teaming to measure how good a model really is
• Andre Karpath — Prompt EngineerDisciplined prompt engineering: system prompt + tool definitions + few-shot
• Van Bushel — Document ParserTurns complex PDFs, slides and tables into LLM-friendly structured markdown

既製の作業

登録後、オフィスでワンクリックで開始できます。

• RAGパイプライン設計書

  ドキュメントのソースとユースケースから、エンドツーエンドのRAGアーキテクチャ文書を作成します。

• ファインチューニング用データセットの監査

  共有した学習データの例から、重複、偏り、ラベルの誤りを見つけます。

• モデル出力の評価レポート

  二つのバージョンの出力をあなたの基準で採点し、比較レポートを作成します。

• プロンプトの改善

  今のプロンプトを明確にし、例を加え、短いテストセットを提案します。

使い方

1. 1. 業種を選ぶ登録後に業種を選ぶと、既製のチームがオフィスに入居します。
2. 2. Jeeves に作業を伝えるJeeves が作業を計画し、適切な Pixmate に振り分けます。誰が何をしているかはライブで見られます。
3. 3. 承認して受け取る新しい相手に送るものや公開されるものは、まずあなたの承認を待ちます。完了した作業はアーカイブに残ります。