Datology AI
Tóm tắt từ NexusAi: Datology tinh lọc dữ liệu doanh nghiệp và dữ liệu công khai thành các bộ dữ liệu huấn luyện được tuyển chọn, phục vụ giai đoạn huấn luyện giữa chừng hoặc tiền huấn luyện. Quy trình này tăng tín hiệu trên mỗi token, giúp tạo ra các mô hình nhỏ hơn, nhanh hơn với mức cải thiện đánh giá có thể đo lường và khả năng triển khai trên đám mây riêng.

NexusAi Tổng quan
Quy trình của Datology tiếp nhận dữ liệu từ doanh nghiệp và web, loại bỏ các vấn đề về định dạng và dữ liệu gây nhiễm bẩn, sau đó áp dụng bộ lọc chất lượng cùng hệ phân loại tác vụ. Dữ liệu tổng hợp giúp mở rộng phạm vi ở những nơi còn thiếu dữ liệu, còn các tập dữ liệu được tuyển chọn sẽ được kết hợp thành những bộ dữ liệu huấn luyện theo từng giai đoạn, tinh chỉnh theo các bài đánh giá ở khâu tiếp theo.
Năng lực
Đối tượng phù hợp gồm các nhà nghiên cứu ML, kỹ sư dữ liệu và người phụ trách mua sắm kỹ thuật đang xây dựng mô hình nền tảng tùy chỉnh hoặc điều chỉnh mô hình mở cho các tác vụ chuyên ngành. Các nhóm làm việc trong lĩnh vực pháp lý, tìm kiếm, giọng nói và những quy trình chuyên biệt theo ngành sẽ hưởng lợi nhiều nhất khi kho ngữ liệu độc quyền và kiến thức chuyên ngành có nhãn tạo ra khác biệt đáng kể trong hành vi của mô hình so với tiền huấn luyện tổng quát.
- Làm sạch loại bỏ quy mô lớn các tài liệu định dạng kém và gây nhiễm bẩn đánh giá.
- Hiệu chỉnh tùy biến dữ liệu theo chất lượng, tác vụ và hệ phân loại để đáp ứng các mục tiêu cụ thể.
- Tạo dữ liệu tổng hợp có mục tiêu nhằm tăng mức độ phù hợp và tính đa dạng của tác vụ.
- Kết hợp nguồn dữ liệu một cách tối ưu để tạo bộ dữ liệu huấn luyện theo từng giai đoạn.
- Triển khai trên đám mây riêng để bảo vệ quyền riêng tư của dữ liệu độc quyền và đảm bảo khả năng kiểm toán.

Bằng chứng và hiệu năng
Góc nhìn khách hàng
Hãy bắt đầu bằng cách đặt lịch demo và chia sẻ mục tiêu sử dụng bộ dữ liệu. Quy trình triển khai ban đầu của Datology bao gồm các trình kết nối với những hệ thống lưu trữ phổ biến, studio tuyển chọn dữ liệu ưu tiên kiểm toán và các định dạng xuất tương thích với khung huấn luyện. Nhóm có thể chạy nền tảng tinh lọc trên đám mây riêng hoặc hạ tầng cách ly hoàn toàn; các dự án ban đầu thường tập trung vào một lượt huấn luyện giữa chừng có phạm vi rõ ràng hoặc một kho ngữ liệu tiền huấn luyện được tuyển chọn. Sản phẩm đi kèm tài liệu và ghi chú nghiên cứu để các nhóm có thể tái hiện quyết định tuyển chọn dữ liệu và đo lường mức cải thiện sau huấn luyện.
NexusAi: “Họ hiểu những điều chúng tôi biết — phần lớn mức cải thiện mà mọi người tìm kiếm bằng cách tăng tính toán thực ra vẫn đang nằm im trong dữ liệu.” — Trưởng bộ phận Nghiên cứu, Thomson Reuters
Bắt đầu sử dụng
Datology kết hợp các phương pháp nghiên cứu và vận hành thực tế thành một quy trình tuyển chọn dữ liệu giúp nâng cao hiệu năng mô hình bằng cách cải thiện tín hiệu huấn luyện. Sự kết hợp giữa loại bỏ dữ liệu gây nhiễm bẩn, tạo dữ liệu tổng hợp có mục tiêu và kết hợp dữ liệu theo từng giai đoạn giúp tạo ra các mô hình nhỏ hơn, nhanh hơn cho tác vụ chuyên ngành, đồng thời đảm bảo quyền riêng tư và khả năng kiểm toán ở cấp doanh nghiệp.
Mở công cụ và xem lại trải nghiệm sản phẩm cốt lõi.
Tạo tài khoản hoặc truy cập không gian làm việc hiện có của bạn.
Dùng tác vụ của chính bạn để đánh giá tốc độ, chất lượng và độ phù hợp.
Xem các công cụ AI tương tự trước khi đưa ra quyết định cuối cùng.



Bình luận (0)
Chưa có bình luận nào