AI基础设施与硬件
Datology AI
NexusAi 摘要: Datology 将企业数据和公开数据提炼为精选训练数据集,用于中期训练或预训练。其处理流程提升了每个 token 的信息密度,助力打造更小、更快的模型,并带来可量化的评估提升,同时支持私有云部署。
4.6评分
843浏览量
0评论
2026年10月10日更新

NexusAi 概览
Datology 的工作流会导入企业和网络数据源,清除格式问题与污染,再通过质量筛选和任务分类体系进行处理。对于数据稀缺的领域,平台会生成合成数据以拓展覆盖范围,并将精选数据组合成针对下游评估进行优化的分阶段数据集。
核心能力
理想用户包括机器学习研究人员、数据工程师,以及构建定制基础模型或针对领域任务调整开放模型的技术决策者。对于法律、搜索、语音等领域,以及专有语料和领域标注知识会显著改变模型表现、且效果优于通用预训练的垂直场景,Datology 尤其适合相关团队。
- 清洗:大规模移除格式不规范或受到评估污染的文档。
- 校准:根据质量、任务和分类体系,针对具体目标调整数据。
- 创建:生成定向合成样本,提升任务相关性和多样性。
- 组合:以优化方式混合各类来源,为训练任务生成分阶段数据集。
- 在私有云上部署,确保专有数据私密且可审计。

实证与性能
基于专有语料开展中期训练,提升评估表现
利用精选开放 token 进行预训练,打造前沿级模型
提升每个 token 的信息密度,减少所需算力
私有云部署与数据治理,满足企业需求
客户评价
首先预约演示并说明数据集用途。Datology 的入门流程包括常见存储系统连接器、以审计为先的数据整理工作室,以及适用于训练框架的导出格式。团队可在私有云或隔离网络基础设施上运行数据精炼平台;初期项目通常聚焦于一次定向中期训练,或构建精选的预训练语料。产品还提供文档和研究笔记,帮助团队复现数据整理决策,并衡量训练后的性能提升。
NexusAi: “他们深知我们掌握的信息——人们试图通过增加算力追求的大部分提升,其实都蕴藏在尚未充分利用的数据中。”——汤森路透研究主管
处理流程由清洗、校准、创建、组合组成的四阶段流程,可生成针对预训练和中期训练工作流优化、且保留数据来源信息的分阶段数据集。
隐私保护在客户基础设施和私有云上运行;Datology 从不出售或泄露客户原始数据,并保留完整的审计记录。
集成通过连接器和导出格式,接入常见存储系统、训练框架和 CI 流水线,实现数据集的无缝交接。
实测效果公开和专有基准测试均记录到评估表现提升,包括法律领域的改进,以及前沿级开放权重模型预训练成果。
快速入门
Datology 将研究方法与生产实践融入精选数据处理流程,通过提升训练信号来增强模型性能。平台结合污染清除、定向合成数据生成和分阶段组合,为领域任务打造更小、更快的模型,同时保障企业数据的私密性与可审计性。
1前往官方网站
打开该工具并查看其核心产品体验。
2注册或登录
创建账户或进入你已有的工作空间。
3测试真实工作流程
使用你自己的任务判断速度、质量和适配度。
4比较替代工具
在最终决定前查看类似 AI 工具。



评论 (0)
暂无评论