Databrics, que admite una gran empresa en la construcción de un modelo de aprendizaje, ha desarrollado tecnologías utilizando la tecnología que también puede aumentar las necesidades de sus datos.
El alcohol Frankl, Rina Scientists AI Databrics, ha hablado con los clientes más que ahora sobre las palabras clave que enfrentaron para aumentar la confiabilidad de la IA.
Frankl dice el mayor problema en los “datos desordenados”.
“Cada compañía tiene algunos datos y también piensa en lo que quiere hacer con él”, dice Frankl. Sin embargo, si los datos no están establecidos, difícil para ADAS para un propósito específico. “Hay algunas compañías que usan efectivo y datos brutos equipados como se usan como modelo y APIC
El modelo de datos puede permitir esfuerzos para solicitar sus propios agentes que puedan realizar tareas especiales, no dependiendo de la calidad de los datos.
Fortalecer la IA incluso sin los datos correctos
El enfoque de Databricks representa una tecnología clave que ahora funciona por los desarrolladores para mejorar la capacidad de modelado de la IA. Este es un método efectivo, especialmente la situación en la que las tomas de dificultad de los datos de alta calidad. Este bolsillo es para proveedor de la tecnología que se ha utilizado con modelos avanzados de Infullenculer, fusiones “y el modelo de actividad y actividad de IA”
El último rendimiento del modelo de Booki, Google y Jerodsek dependen de las propiedades y datos sintéticos. New Wire recientemente informado en Nvidia planea llevar a cabo compañías sintéticas. “Cada compañía exploró este campo”, dijo Frankl.
“Best-N” para elegir la mejor solución de algunas respuestas
Los métodos de datos dan la capacidad de producir buenos resultados y tareas específicas al repetir la prueba nuevamente, incluso para los modelos de rendimiento. La defensa utiliza el método utilizando la implementación de los “trabajadores-N” de la compañía (estación que elige los mejores resultados de las N superpuestas). Según una instancia, Databrick informó un modelo para predecir lo que la mayoría de ellos apreciará más de más salidas. Cambio de modelo Este Databricks (DRM) se puede utilizar para mejorar otra capacidad del modelo sin necesidad de datos etiquetados adicionales.
DBRM eligiendo los más adecuados de las versiones del modelo objetivo. Esto produce datos sintéticos sobre el reemplazo de modelos, lo que permite modelos para una mejor salida después de la respuesta desde el principio. Patabricks llame a nuevas técnicas “Optimización de pruebas de provergación (TAO)”. “Esta técnica mostró la renovación de la luz que aprendió a presentar los mejores beneficios, en el lugar de su propio modelo”, claramente Frankl.
El investigador de Databricks ha indicado que el enfoque TAO será más efectivo si se aplica a una escala mayor, una adición de Frankl más grande conocida. El presupuesto aprendió a aprender con datos sintéticos se ha utilizado, pero los métodos para combinarlos para mejorar el modelo de lenguaje ligeramente nuevo y técnico.
Databricks no está relacionado con el método de construcción de IA. Esto es para mostrar que los corredores de datos tienen la posibilidad de la capacidad de construir un modelo personalizado fuerte para los clientes. La compañía describió anteriormente cómo desarrollar el corte de modelos de modelos de modelos de modelos finales (LLMI) “DBX”
Modelo de IA del modelo CIMAN para aplicaciones especiales
La calidad de los datos de calidad es muy importante para optimizar LLM para una tarea especial. Sin estos datos, es difícil de contener rápido si acomodan tareas como el análisis de patrones y el problema del problema del registro de campo.
