Playground
Trois petits modèles spécialisés, entraînés sur des données publiques. Écrivez une demande, le moteur choisit et indique sa confiance.
Le texte saisi est traité en mémoire, puis oublié : il n'est ni conservé ni journalisé.
Intentions bancaires
Classe une demande de client parmi 77 intentions. Entraîné en anglais.
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Décision
Écrivez une demande ou choisissez un exemple, puis « Décider ».
- Latence de cette décision
- —
- Latence médiane (mesure serveur)
- ~35 ms
- Taille du modèle
- 294 Mo
- Matériel
- 4 vCPU, sans GPU
- Données d'entraînement
- Banking77, CC BY 4.0
- Exactitude (test public)
- en 0,924
Le même moteur, sur vos données ?
Le diagnostic mesure ce qu'un modèle spécialisé donnerait sur votre décision, avant tout engagement.
Jeux de données
Banking77 : Casanueva et al., « Efficient Intent Detection with Dual Sentence Encoders », PolyAI, 2020. Licence CC BY 4.0.
MASSIVE : FitzGerald et al., « MASSIVE: A 1M-Example Multilingual Natural Language Understanding Dataset with 51 Typologically-Diverse Languages », Amazon, 2022. Licence CC BY 4.0.
Modifications : nous utilisons les parties anglaise, française, allemande et italienne de MASSIVE ; la question oui / non est dérivée de MASSIVE (scénario « calendar » contre les autres scénarios). Les modèles sont entraînés sur ces données ; elles ne sont pas redistribuées ici. Texte de la licence CC BY 4.0