Deskripsi
Melatih sistem agensif yang khusus, seperti model bahasa besar yang beralasan, sistem multi-agensi, dan asisten AI multimodal, memerlukan dataset besar dan berkualitas tinggi yang sering kali langka, terisolasi di seluruh organisasi, atau terlalu sensitif untuk dibagikan. Alat generasi data sintetis NVIDIA, yang dibangun di sekitar NeMo Data Designer, dirancang untuk menutup kesenjangan tersebut dengan menciptakan dataset yang beragam dan spesifik domain secara besar-besaran untuk setiap domain.
Baca Selengkapnya
Membangun dataset dimulai dengan mengonfigurasi model yang akan mendukung generasi, menggunakan alias untuk referensi yang mudah dan parameter inferensi yang dapat disesuaikan. Dari sana, sebuah proyek dapat dimulai dengan data dunia nyata yang ada sehingga keluaran sintetis mempertahankan pola, distribusi, dan karakteristik data tersebut. Langkah berikutnya mendefinisikan kolom yang menyusun dataset, termasuk kolom yang dihasilkan oleh LLM yang didorong oleh prompt dan keluaran terstruktur. Sampel kecil dapat dihasilkan dan ditinjau sebelum diperluas menjadi dataset penuh, dan NeMo Data Designer mencakup alat untuk memvalidasi kode yang dihasilkan dan menilai kualitas data secara keseluruhan menggunakan metrik otomatis dan juri berbasis LLM.
Alat ini mencakup beberapa kasus penggunaan. Untuk AI agensif, mereka menghasilkan data berbasis teks untuk melatih dan mengevaluasi model yang beralasan, merencanakan, dan mengambil tindakan yang didorong oleh tujuan. Untuk AI percakapan, mereka menciptakan data dialog yang menangkap bahasa spesifik domain, variasi niat, dan kasus tepi langka di luar apa yang disediakan oleh transkrip dunia nyata yang langka. Untuk evaluasi dan tolok ukur, mereka membangun dataset pertanyaan-jawaban spesifik domain untuk mengukur kinerja generasi yang ditingkatkan dengan pengambilan (RAG) dan membandingkan beberapa model pada tugas yang sama. Untuk adaptasi sumber daya rendah, mereka menghasilkan teks realistis untuk bahasa pemrograman proprietary atau bahasa yang kurang terwakili. Untuk data sensitif, NeMo Safe Synthesizer menciptakan versi data yang aman untuk privasi dengan konfigurasi yang ditujukan untuk memenuhi regulasi seperti HIPAA dan GDPR. Alat ini juga mendukung dokumen terstruktur sintetis, termasuk formulir pajak, dokumen hukum, dan persetujuan hipotek, untuk melatih model pada aplikasi data terstruktur.
Ini ditujukan untuk tim yang membangun AI agensif, AI percakapan, atau sistem RAG yang memerlukan data pelatihan atau evaluasi tanpa bergantung sepenuhnya pada dataset dunia nyata yang langka, terisolasi, atau sensitif. Harga dan kemasan tidak dijelaskan di halaman ini; akses melalui NVIDIA NeMo.
- KategoriPlatform Machine Learning
- Model HargaHubungi tim penjualan
- PenerapanCloud
- PlatformWeb
Fitur Inti Generasi Data Sintetis untuk AI Agensif
Konfigurasi dan pratinjau desain dataset sintetis sebelum menghasilkan dalam skala besar
Mulai generasi dengan data dunia nyata untuk mempertahankan pola domain
Tentukan skema kustom dan kolom yang dihasilkan oleh LLM dengan keluaran terstruktur
Hasilkan data dialog spesifik domain untuk pelatihan AI percakapan
Bangun dataset tolok ukur QA untuk evaluasi RAG dan perbandingan model berdampingan
Buat versi data sensitif yang aman untuk privasi dengan NeMo Safe Synthesizer
Hasilkan dokumen terstruktur sintetis seperti formulir pajak dan dokumen hukum
Validasi kode yang dihasilkan dan nilai kualitas dataset dengan metrik otomatis dan juri berbasis LLM
Dukung generasi teks untuk bahasa sumber daya rendah dan bahasa proprietary
Cara menggunakan Generasi Data Sintetis untuk AI Agensif?
Akses NeMo Data Designer: Buka NVIDIA NeMo Data Designer untuk memulai proyek data sintetis.
Konfigurasi model: Hubungkan dan alias model yang akan menghasilkan dataset Anda, dan sesuaikan parameter inferensi.
Tambahkan data benih: Unggah data dunia nyata yang ada untuk mendasari dan mendiversifikasi keluaran sintetis.
Tentukan kolom: Siapkan skema, prompt, dan keluaran terstruktur untuk setiap kolom.
Pratinjau dan perbaiki: Hasilkan sampel kecil, periksa hasilnya, dan sesuaikan desain.
Hasilkan dan evaluasi: Perluas menjadi dataset penuh, lalu validasi dengan metrik otomatis dan juri berbasis LLM.
Kasus Penggunaan Generasi Data Sintetis untuk AI Agensif
- Pelatihan AI Agensif
- Data AI Percakapan
- Evaluasi RAG
- Dataset Aman untuk Privasi
