FiddleCube是一個專注於資料科學領網網域的產品，它能夠快速地從使用者的資料中生成問答對，幫助使用者評估大型語言模型（LLMs）。它提供了準確的黃金資料集，支援多種問題型別，並能夠透過度量標準來評估資料的準確性。此外，FiddleCube還提供了診斷工具，幫助使用者找出並改進效能不佳的查詢。
需求人群：
- 目標受眾主要是資料科學家、機器學習工程師和需要評估語言模型效能的研究人員。FiddleCube透過提供快速生成問答對和評估模型的工具，幫助他們解決建立高質量資料集的難題，從而提高模型評估的效率和準確性。
使用場景示例：
- Oren Dar，Intuit的資料科學家，認為FiddleCube解決了建立高質量資料集的核心挑戰。
- She-Lan，Interval Works的CEO，透過Y Combinator公司頁面發現FiddleCube，認為它解決了所有問題，非常出色。
- Shiv，Athina.ai的CEO，表示之前使用者缺乏好的資料集來評估他們的模型，而FiddleCube讓高質量評估資料集觸手可及。
產品特色：
- 兩行程式碼輕鬆整合到現有專案中
- 支援8種以上的問題型別，確保測試的多樣性和完整性
- 基於度量標準的準確性評分，便於篩選低質量資料
- 快速建立高質量的資料集
- 執行診斷，提供根本原因分析和改進建議
- 支援自訂整合和自託管，保障資料隱私
使用教學：
1. 訪問FiddleCube網站並註冊賬戶。
2. 根據需要選擇適合的計劃，例如免費計劃或企業計劃。
3. 將FiddleCube提供的程式碼整合到你的專案中。
4. 使用FiddleCube生成問答對，評估你的資料集。
5. 利用FiddleCube的診斷工具找出效能問題並進行改進。
6. 根據反饋調整問題型別和資料集，以提高評估的準確性。