Descrição
Treinar sistemas agentes especializados, como modelos de linguagem de grande porte, sistemas multiagente e assistentes de IA multimodal, requer grandes conjuntos de dados de alta qualidade que muitas vezes são escassos, isolados dentro de uma organização ou muito sensíveis para compartilhar. As ferramentas de geração de dados sintéticos da NVIDIA, construídas em torno do NeMo Data Designer, foram projetadas para fechar essa lacuna criando conjuntos de dados diversos e específicos de domínio em escala para qualquer área.
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Construir um conjunto de dados começa com a configuração dos modelos que irão impulsionar a geração, usando apelidos para fácil referência e parâmetros de inferência ajustáveis. A partir daí, um projeto pode ser iniciado com dados reais existentes para que a saída sintética mantenha os padrões, distribuições e características desses dados. O próximo passo define as colunas que estruturam o conjunto de dados, incluindo colunas geradas por LLM impulsionadas por prompts e saídas estruturadas. Uma pequena amostra de pré-visualização pode ser gerada e revisada antes de escalar para um conjunto de dados completo, e o NeMo Data Designer inclui ferramentas para validar o código gerado e avaliar a qualidade geral dos dados usando métricas automatizadas e juízes baseados em LLM.
As ferramentas cobrem vários casos de uso. Para IA agente, elas geram dados baseados em texto para treinar e avaliar modelos que raciocinam, planejam e tomam ações orientadas por objetivos. Para IA conversacional, elas criam dados de diálogo que capturam a linguagem específica do domínio, variações de intenção e casos extremos raros além do que as transcrições reais escassas fornecem. Para avaliação e benchmarks, elas constroem conjuntos de dados de perguntas e respostas específicos de domínio para medir o desempenho da geração aumentada por recuperação (RAG) e comparar vários modelos na mesma tarefa. Para adaptação de baixo recurso, elas geram texto realista para linguagens de codificação proprietárias ou idiomas sub-representados. Para dados sensíveis, o NeMo Safe Synthesizer cria versões seguras para a privacidade dos dados com configurações voltadas para regulamentações como HIPAA e GDPR. As ferramentas também suportam documentos estruturados sintéticos, incluindo formulários fiscais, documentos legais e aprovações de hipoteca, para treinar modelos em aplicações de dados estruturados.
Isso é voltado para equipes que constroem IA agente, IA conversacional ou sistemas RAG que precisam de dados de treinamento ou avaliação sem depender exclusivamente de conjuntos de dados reais escassos, isolados ou sensíveis. Os preços e pacotes não são detalhados nesta página; o acesso é através do NVIDIA NeMo.
- CategoriaPlataformas de machine learning
- Modelo de preçosFale com vendas
- ImplantaçãoNuvem
- PlataformasWeb
Recursos principais de Geração de Dados Sintéticos para IA Agente
Configurar e pré-visualizar designs de conjuntos de dados sintéticos antes de gerar em escala
Iniciar a geração com dados do mundo real para preservar padrões de domínio
Definir esquemas personalizados e colunas geradas por LLM com saídas estruturadas
Gerar dados de diálogo específicos de domínio para treinamento de IA conversacional
Construir conjuntos de dados de benchmark QA para avaliação RAG e comparação lado a lado de modelos
Criar versões seguras para a privacidade de dados sensíveis com o NeMo Safe Synthesizer
Gerar documentos estruturados sintéticos, como formulários fiscais e documentos legais
Validar o código gerado e avaliar a qualidade do conjunto de dados com métricas automatizadas e juízes baseados em LLM
Suportar geração de texto em idiomas de baixo recurso e linguagens proprietárias
Como usar Geração de Dados Sintéticos para IA Agente?
Acesse o NeMo Data Designer: Abra o NVIDIA NeMo Data Designer para iniciar um projeto de dados sintéticos.
Configure os modelos: Conecte e atribua apelidos aos modelos que gerarão seu conjunto de dados e ajuste os parâmetros de inferência.
Adicione dados de semente: Carregue dados reais existentes para fundamentar e diversificar a saída sintética.
Defina colunas: Configure o esquema, prompts e saídas estruturadas para cada coluna.
Pré-visualize e refine: Gere uma pequena amostra, verifique os resultados e ajuste o design.
Gere e avalie: Escale para um conjunto de dados completo e, em seguida, valide-o com métricas automatizadas e juízes baseados em LLM.
Casos de uso de Geração de Dados Sintéticos para IA Agente
- Treinamento de IA Agente
- Dados de IA Conversacional
- Avaliação RAG
- Conjuntos de Dados Seguros para a Privacidade
