Lumunsad ang Adaption ng AI Tool upang Lumikha ng Mga Training Dataset mula sa Mga Paglalarawan ng Gawaing

KuCoinFlash

Oras ng Release: 2026/09/04 11:24:17

I-share

Summary

Lumabas na ang Adaption ng isang AI tool na tinatawag na Invent a Dataset upang automatikong lumikha ng training data. Pumasok ang mga gumagamit ng mga deskripsyon ng gawain, at lumilikha ang tool ng structured datasets para sa pag-train ng model. Tinatanggal nito ang pangangailangan para sa manual na paghahanda o pagtatakda ng mga patakaran sa pag-label. Kasama sa mga halimbawa ang pag-summarize ng mga dokumento o pagrout ng mga kahilingan sa customer service. Maaaring gamitin ang data kasama ang Adaption’s AutoScientist para sa pag-train ng model. Nagpapakita ang AI + crypto news update na ito ng isang bagong paraan sa data workflows. Maaaring makatanggap din ng benepisyo ang mga model ng inflation data mula sa ganitong automation.

ME AI mensahe, Beating AI News, inilunsad ng Adaption ang tool para sa paggawa ng training data na Invent a Dataset. Ang karaniwang mga tool para sa synthetic data ay naglalayong mag-generate ng mga sample, ngunit ang Invent a Dataset ay nagdidisenyo pa ng training set. Kailangan lang ng user na ilarawan kung ano ang dapat matutunan ng model, at gagawa nito ng sariling istruktura ng data, at mag-generate ng mga sample na agad ay maaaring gamitin para sa pag-train. Walang kailangang maghanda ng orihinal na data, magdisenyo ng format ng field, o isulat ang detalyadong mga patakaran sa pag-annotate bago pa. Halimbawa, maaari mong hilingin sa model na matutunan ang “pagsusumaryo ng mga negosyong dokumento ayon sa mga pamantayan ng kumpanya” o “paghahati ng mga kahilingan mula sa customer service sa tamang mga departamento.” Ang Invent a Dataset ay tatalakayin kung anong mga training data ang kailangan batay sa layunin, at mag-generate ng mga sample nang masalimuot. Ang mga data na ginawa ay maaaring agad na ibigay sa AutoScientist ng Adaption. Magpapatuloy ito sa pagpapabuti ng training data at training parameters, at magpapakulay ng pag-train at pag-evaluate hanggang sa hindi na masusulong ang epekto. Sa ganitong paraan, mula sa isang simpleng paglalarawan ng gawain, maaari mong makagawa ng training set, at pagkatapos ay makapag-train ng isang model na espesipiko para sa gawain na iyon. (Pinagmulan: BlockBeats)

Source:Ipakita ang original

Disclaimer: Ang information sa page na ito ay maaaring nakuha mula sa mga third party at hindi necessary na nagre-reflect sa mga pananaw o opinyon ng KuCoin. Ibinigay ang content na ito para sa mga pangkalahatang informational purpose lang, nang walang anumang representation o warranty ng anumang uri, at hindi rin ito dapat ipakahulugan bilang financial o investment advice. Hindi mananagot ang KuCoin para sa anumang error o omission, o para sa anumang outcome na magreresulta mula sa paggamit ng information na ito. Maaaring maging risky ang mga investment sa mga digital asset. Pakisuri nang maigi ang mga risk ng isang produkto at ang risk tolerance mo batay sa iyong sariling kalagayang pinansyal. Para sa higit pang information, mag-refer sa aming Terms ng Paggamit at Disclosure ng Risk.