Valuterò il tuo llm, rag chatbot o agente AI per accuratezza e prestazioni

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mramzan5982
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Muhammad R
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Hai creato il tuo LLM, RAG chatbot o agente AI, ma come fai a sapere se è pronto per la produzione?


Fornisco una valutazione indipendente del tuo sistema AI utilizzando benchmark standard del settore e test strutturati per misurare accuratezza, ragionamento, hallucination e prestazioni complessive. Che tu stia validando un prototipo, confrontando versioni del modello o preparando il deployment, riceverai approfondimenti chiari e basati sui dati invece di supposizioni.


Ciò che posso valutare

  • LLM e modelli fine-tuned
  • RAG Chatbot
  • Agenti AI
  • Modelli compatibili con OpenAI, Claude, Gemini, Llama, DeepSeek e API


Ciò che riceverai

  • Valutazione benchmark (MMLU, GSM8K, TruthfulQA, HellaSwag, Winogrande e altri)
  • Analisi di accuratezza e ragionamento
  • Valutazione delle hallucination
  • Confronto tra modelli (Standard e Premium)
  • Analisi dei fallimenti con problemi categorizzati
  • Grafici e visualizzazioni delle prestazioni
  • Sintesi esecutiva e rapporto di valutazione professionale (PDF + CSV)
  • Raccomandazioni pratiche per miglioramenti


Che tu stia validando un prototipo, preparando il deployment o confrontando versioni del modello, riceverai approfondimenti obiettivi sulle prestazioni del tuo sistema AI e raccomandazioni chiare per migliorarlo.


Discutiamo dei tuoi obiettivi di valutazione!

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Muhammad R

AI and ML, Trust and Safety AI

  • DaPakistan
  • Membro dagiu 2026
  • Tempo di risposta medio1 ora
  • Lingue

    Urdu, Inglese
I am a dedicated Machine Learning Engineer and Research Assistant with extensive experience in applying AI across medical imaging, computer vision, NLP, and Trust & Safety. I specialize in developing innovative deep learning models and robust AI solutions for healthcare, security, and smart infrastructure. My professional experience also includes Accenture, where I worked on Trust & Safety AI, supporting data annotation, content moderation, and AI training data quality.

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