AI数据飞轮的作业原理
来历 ：NVIDIA 。数据英伟达。飞轮
数据飞轮是业原一种反应循环机制，经过从交互或流程中搜集数据 ，数据继续优化 。飞轮 AI。业原模型 ，数据然后产生更优的飞轮成果和更有价值的数据 。
1AI 数据飞轮的业原 。作业原理 。数据是飞轮什么 ？
AI 数据飞轮的作业原理是经过发明循环机制 ，协助 AI 模型整合安排常识与用户反应 ，业原然后完结继续的数据改善 。当模型生成输出成果时 ，飞轮数据飞轮会将反应与新数据搜集起来 ，业原用于模型的优化与增强 。这一流程触及数据管护与数据质量的进步 ，以便保证 AI 模型的精度和功能均得到继续改善。
数据飞轮 ：由数据处理 、模型定制 、评价 、护栏和及布置构成的继续作业周期 ，可以使用企业数据改善 AI 体系 。
此外 ，数据飞轮内置 AI 护栏 ，以坚持数据的完整性和牢靠性 ，保证输出成果精确、合规 、安全。这种继续的反应和增强周期可以使 AI 模型的效能日积月累。这一作业流由六大进程组成 ：
数据处理：AI 数据飞轮的根底是企业数据 。这类数据形式多样，包括文本文档、图画 、。视频。 、表格和图表。AI 数据飞轮需求经过对原始数据进行数据处理来提取和优化信息 。随后 ，原始数据将承受进一步的挑选 ，去除低质量文档 、个人身份信息 ( 。PI 。I) 与不良 、有害数据，生成高质量数据。这样的数据管护可以有用进步使用的精确性 。
模型定制 ：凭借范畴自适应预练习 (DAPT) 和监督式微调 (SFT) 等大言语模型 (LLM) 技能 ，您可以在资源要求较低情况下 ，快速为模型添加范畴特定常识与使命专属技能 。到这一步 ，模型已对公司的特有词汇和上下文有了更深的了解 。
模型评价 ：接下来 ，您可以评价模型功能、验证答案（输出）是否契合使用的要求。以迭代的办法履行前三步 ，可以保证模型质量得到改善 ，且成果契合方针使用的要求 。
AI 护栏施行 ：将 AI 护栏添加到定制模型中 ，可保证使用的布置契合企业对隐私 、安全保证和安全的特定要求 。
自定义模型布置：在一起布置生成式 AI 和代理式 AI 使用时 ，从不断扩大的数据库中继续检索信息 。用户反应和体系运转数据会被重复搜集。凭借 AI 数据飞轮 ，您可以在依据使用交互构建安排常识的一起 ，生成经优化 、更。智能 。的答案。
企业数据优化 ：由此产生的成果便是 ，跟着时刻推移 ，安排数据会依据搜集自人类反应和 AI 模型反应的新数据继续更新 。跟着流程的重复 ，这一进程将反应到数据处理中。
2扩展 AI 数据飞轮战略的意图是什么？
实际国际的 AI 智能体体系或许包括数百至数千个 AI 智能体，经过一起作业来完结流程的自动化 。数据飞轮关于简化智能体操作（如检查新数据）至关重要，特别是在事务需求产生变化的情况下 。这可保证 AI 智能体编列愈加流通 ，由于专业化的 AI 智能体团队可以供给针对资源优化的规划，并以更少的人工输入履行这些方案。
代理式 AI 的可扩展性依托于由数据管护、模型练习 、布置以及安排常识搜集检查构成的自动化周期 ，终究完结智能体功能的不断进步 。
此外 ，AI 使用还触及若干身担特定责任的人类协作者 ：
3为什么数据飞轮关于代理式 AI和生成式 AI 的选用至关重要 ？
在选用 AI 智能体和生成式 AI 使用时 ，需求凭借数据飞轮来推进软件继续改善 、进步适应性。例如，跟着事务需求产生变化或复杂性添加 ，功能和本钱往往成为决议商业胜败的要害 。
凭借高效的 AI 数据飞轮 ，企业安排可以 ：
开发契合事务或客户需求且经济高效的使用。
对产品进行个性化和优化 ，改善用户体会 。
达到实在的方针 ，如进步出售转化率或经过施行自动化进步生产力。
为坚持竞赛优势 ，企业安排可以搜集处理新的交互数据 、优化 AI 模型 ，并逐渐进步其 AI 使用的功能。从 LLM 到视觉言语模型 (VLM) ，可用于集成的数据类型丰厚多样 。
开发团队也可以加快模型练习速度 ，专心于使用其专有数据对现有根底模型进行调优。生成式 AI 微服务可经过 API 调用进一步简化这一流程 。
这种办法可以大幅削减开发和布置代理式 AI 和生成式 AI 处理方案所需的时刻和资源 。
4应该在何时对数据飞轮进行加快 ？
加快 AI 数据飞轮对处理与代理式 AI 技能相关的依托联系具有重要意义 。
例如 ，假如没有集中式反应和日志记载体系，咱们就难以对体系功能进行盯梢和剖析 ，而这有或许影响数据飞轮的运转速度 。假如评价数据集不能精确反映实际国际场景，就有或许导致模型功能欠佳 。
跟着常识库的更新 ，体系反应的相关性或许会下降 ，然后使飞轮难以完结继续改善 。人工干预尽管有利 ，但需求消耗很多资源和时刻 。处理这一问题 ，将有助于在加快数据飞轮一起坚持其效能 。
这样一来 ，当体系层面产生很多影响功能的交互时，加快就变得很有必要 。例如 ，在生成式 AI 使用中 ，精确性和与契合人类偏好很重要 。在代理式 AI 使用中 ，则需求 AI 常识作业者对方案进行简化和履行 。
5怎么开始使用数据飞轮 ？
要凭借数据飞轮构建新一代代理式 AI 和生成式 AI 使用 ，需求对安排数据进行快速迭代和使用 。
NVIDIA NeMo 是一个用于构建数据飞轮的端到端渠道 ，可助力企业使用最新信息对 AI 智能体进行继续优化 。
凭借 NeMo ，企业 AI。 开发者 。可以轻松完结对数据的大规模管护，使用抢手调优技能定制 LLM ，依据职业和自定义基准测验对模型进行具有一致性的评价，并在护栏的保证下得到适用且牢靠的输出成果 。
NeMo 渠道包括 ：
NeMo Curator ：可高效管护用于练习 LLM 的高质量数据集 ，然后起到进步模型功能、加快 AI 处理方案布置的效果。
NeMo Customizer ：一项高功能 、可扩展的微服务 ，可运用 。 LoRA 。 、DPO 等抢手参数高效调优技能，简化 LLM 的微谐和校准作业 。
NeMo Evaluator：一项企业级微服务 ，用于供给生成式 AI 模型的职业标准基准测验 、组成数据生成以及端到端的 RAG 作业流 。
NeMo Guardrails：一项面向开发者的微服务 ，可协助开发者在依据 LLM 的使用中完结强壮的安全性和保证办法 ，保证这些使用一直具有牢靠性 ，且契合安排的方针和攻略 。
NeMo Retriever ：一组微服务 ，可经过可扩展的数据收集和 。高精度。的隐私维护检索为 AI 数据飞轮赋能 。依托源自大型数据调集 、具有上下文感知才能的快速呼应才能 ，开发者可以将 AI 使用与不同数据源连接起来 ，构建 AI 查询引擎 ，并使用实时洞悉对 AI 模型进行继续优化 。
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