Datology AI
Résumé NexusAi : Datology transforme les données d’entreprise et les données publiques en jeux de données d’entraînement sélectionnés pour le mid-training ou le pré-entraînement. Son pipeline augmente la quantité de signal par jeton, ce qui permet de créer des modèles plus petits et plus rapides, avec des gains mesurables aux évaluations et un déploiement dans un cloud privé.
NexusAi Vue d’ensemble
Le processus de Datology ingère des sources d’entreprise et du Web, élimine les problèmes de formatage et de contamination, puis applique des filtres de qualité et des taxonomies de tâches. La génération de données synthétiques élargit la couverture là où les données manquent, et des mélanges sélectionnés sont constitués sous forme de jeux de données organisés par étapes et adaptés aux évaluations en aval.
Fonctionnalités
La solution s’adresse notamment aux chercheurs en apprentissage automatique, aux ingénieurs de données et aux décideurs techniques qui développent des modèles de fondation personnalisés ou adaptent des modèles ouverts à des tâches métier. Les équipes des secteurs juridique, de la recherche d’information, de la reconnaissance vocale et d’autres domaines spécialisés en tirent le plus grand bénéfice lorsque leurs corpus propriétaires et leurs connaissances métier annotées modifient sensiblement le comportement du modèle par rapport à un pré-entraînement générique.
- L’étape Clean élimine à grande échelle les documents mal formatés et contaminés par les données d’évaluation.
- L’étape Calibrate adapte les données aux objectifs en fonction de leur qualité, des tâches et de leur taxonomie.
- L’étape Create génère des exemples ciblés pour améliorer la pertinence et la diversité des tâches.
- L’étape Compose combine les sources de manière optimale pour produire des jeux de données d’entraînement organisés par étapes.
- Déployez la solution dans un cloud privé pour garantir la confidentialité et l’auditabilité des données propriétaires.
Résultats et performances
Le point de vue des clients
Commencez par réserver une démonstration et préciser vos objectifs concernant les jeux de données. L’accompagnement initial de Datology comprend des connecteurs pour les solutions de stockage courantes, un studio de curation conçu autour de l’auditabilité et des formats d’exportation compatibles avec les frameworks d’entraînement. Les équipes peuvent exécuter la raffinerie dans un cloud privé ou sur une infrastructure isolée ; les premiers projets portent généralement sur une étape ciblée de mid-training ou sur un corpus sélectionné pour le pré-entraînement. Le produit s’accompagne de documentation et de notes de recherche afin que les équipes puissent reproduire leurs choix de curation et mesurer les gains après entraînement.
NexusAi: « Ils savent ce que nous savons — la plupart des gains que l’on cherche à obtenir en augmentant la puissance de calcul se trouvent déjà dans les données, inexploités. » — Responsable de la recherche, Thomson Reuters
Pour commencer
Datology réunit les pratiques de recherche et de production au sein d’un pipeline de curation qui améliore les performances des modèles en renforçant le signal d’entraînement. En combinant l’élimination de la contamination, la génération ciblée de données synthétiques et la composition de jeux de données par étapes, la solution permet de créer des modèles plus petits et plus rapides pour des tâches métier, tout en préservant la confidentialité et l’auditabilité requises en entreprise.
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Vérifiez des outils IA similaires avant de prendre une décision finale.
Datology AI
DatologyAI est une entreprise spécialisée en ingénierie des données, qui transforme les données d’entreprise et du Web en corpus d’entraînement à forte densité de signal. L’équipe allie expertise en recherche et outils de production pour rendre les jeux de données sélectionnés reproductibles et déployables par les concepteurs de modèles.
Datology est une raffinerie de données qui transforme des sources propriétaires, sous licence et issues du Web public en données d’entraînement de haute qualité pour les concepteurs de modèles. Le produit traite les données des clients — il ne vend ni ne fournit de jetons — et s’appuie sur un pipeline en quatre étapes : le nettoyage, pour éliminer le bruit et la contamination des évaluations ; le calibrage, pour ajuster la qualité et la taxonomie ; la génération synthétique, pour élargir la pertinence des tâches ; et la composition, pour assembler des corpus d’entraînement par étapes. Datology cible les processus de mid-training et de pré-entraînement, s’intègre aux solutions existantes de stockage et d’ingestion des données, et propose des outils de qualité recherche qui ont fait leurs preuves à l’échelle des modèles de pointe. Concrètement, cela se traduit par davantage de signal par jeton, des coûts de calcul réduits à performances équivalentes et des options de déploiement dans un cloud privé et de conformité.
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