Descripción
Entrenar sistemas agentes especializados, como modelos de lenguaje grandes de razonamiento, sistemas multiagente y asistentes de IA multimodal, requiere grandes conjuntos de datos de alta calidad que a menudo son escasos, están aislados dentro de una organización o son demasiado sensibles para compartir. Las herramientas de generación de datos sintéticos de NVIDIA, construidas alrededor de NeMo Data Designer, están diseñadas para cerrar esa brecha creando conjuntos de datos diversos y específicos de dominio a gran escala para cualquier área.
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Construir un conjunto de datos comienza configurando los modelos que impulsarán la generación, utilizando alias para una referencia fácil y parámetros de inferencia ajustables. A partir de ahí, un proyecto puede ser alimentado con datos reales existentes para que la salida sintética mantenga los patrones, distribuciones y características de esos datos. El siguiente paso define las columnas que estructuran el conjunto de datos, incluidas las columnas generadas por LLM impulsadas por indicaciones y salidas estructuradas. Se puede generar y revisar una pequeña muestra previa antes de escalar a un conjunto de datos completo, y NeMo Data Designer incluye herramientas para validar el código generado y evaluar la calidad general de los datos utilizando métricas automatizadas y jueces basados en LLM.
Las herramientas cubren varios casos de uso. Para la IA agente, generan datos basados en texto para entrenar y evaluar modelos que razonan, planifican y toman acciones orientadas a objetivos. Para la IA conversacional, crean datos de diálogo que capturan el lenguaje específico del dominio, variaciones de intención y casos extremos raros más allá de lo que proporcionan las transcripciones reales escasas. Para la evaluación y los puntos de referencia, construyen conjuntos de datos de preguntas y respuestas específicos de dominio para medir el rendimiento de la generación aumentada por recuperación (RAG) y comparar múltiples modelos en la misma tarea. Para la adaptación de bajos recursos, generan texto realista para lenguajes de codificación propietarios o lenguajes subrepresentados. Para datos sensibles, NeMo Safe Synthesizer crea versiones seguras para la privacidad de los datos con configuraciones orientadas a regulaciones como HIPAA y GDPR. Las herramientas también admiten documentos estructurados sintéticos, incluidos formularios fiscales, documentos legales y aprobaciones de hipotecas, para entrenar modelos en aplicaciones de datos estructurados.
Esto está dirigido a equipos que construyen IA agente, IA conversacional o sistemas RAG que necesitan datos de entrenamiento o evaluación sin depender únicamente de conjuntos de datos reales escasos, aislados o sensibles. Los precios y el empaquetado no se detallan en esta página; el acceso es a través de NVIDIA NeMo.
- CategoríaPlataformas de aprendizaje automático
- Modelo de preciosContactar con ventas
- ImplementaciónNube
- PlataformasWeb
Características principales de Generación de Datos Sintéticos para IA Agente
Configurar y previsualizar diseños de conjuntos de datos sintéticos antes de generar a gran escala
Sembrar la generación con datos del mundo real para preservar los patrones del dominio
Definir esquemas personalizados y columnas generadas por LLM con salidas estructuradas
Generar datos de diálogo específicos de dominio para el entrenamiento de IA conversacional
Construir conjuntos de datos de referencia QA para la evaluación RAG y comparación de modelos lado a lado
Crear versiones seguras para la privacidad de datos sensibles con NeMo Safe Synthesizer
Generar documentos estructurados sintéticos como formularios fiscales y documentos legales
Validar el código generado y evaluar la calidad del conjunto de datos con métricas automatizadas y jueces basados en LLM
Apoyar la generación de texto en lenguajes de bajos recursos y propietarios
¿Cómo usar Generación de Datos Sintéticos para IA Agente?
Acceder a NeMo Data Designer: Abra NVIDIA NeMo Data Designer para comenzar un proyecto de datos sintéticos.
Configurar modelos: Conecte y asigne alias a los modelos que generarán su conjunto de datos, y ajuste los parámetros de inferencia.
Agregar datos de semilla: Cargue datos reales existentes para fundamentar y diversificar la salida sintética.
Definir columnas: Configure el esquema, las indicaciones y las salidas estructuradas para cada columna.
Previsualizar y refinar: Genere una pequeña muestra, verifique los resultados y ajuste el diseño.
Generar y evaluar: Escale a un conjunto de datos completo, luego valídelo con métricas automatizadas y jueces basados en LLM.
Casos de uso de Generación de Datos Sintéticos para IA Agente
- Entrenamiento de IA Agente
- Datos de IA Conversacional
- Evaluación RAG
- Conjuntos de datos seguros para la privacidad
