एडेप्शन टास्क विवरणों से प्रशिक्षण डेटासेट बनाने के लिए एआई टूल लॉन्च करता है

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Adaption ने ट्रेनिंग डेटा उत्पन्न करने के लिए एक AI टूल, Invent a Dataset लॉन्च किया है। उपयोगकर्ता कार्य विवरण दर्ज करते हैं, और टूल मॉडल ट्रेनिंग के लिए संरचित डेटासेट बनाता है। इससे मैनुअल डेटा तैयारी या लेबलिंग नियमों की आवश्यकता समाप्त हो जाती है। उदाहरणों में दस्तावेज सारांशीकरण या कस्टमर सर्विस अनुरोधों का रूटिंग शामिल है। डेटा का उपयोग Adaption के AutoScientist के साथ मॉडल ट्रेनिंग के लिए किया जा सकता है। यह AI + क्रिप्टो समाचार अपडेट डेटा वर्कफ्लो के लिए एक नया दृष्टिकोण दर्शाता है। मुद्रास्फीति डेटा मॉडल्स को भी ऐसी स्वचालन से लाभ हो सकता है।
ME AI समाचार, Beating AI अपडेट, Adaption ने ट्रेनिंग डेटा जनरेशन टूल Invent a Dataset लॉन्च किया है। सामान्य सिंथेटिक डेटा टूल्स केवल नमूने जनरेट करने के लिए जिम्मेदार होते हैं, जबकि Invent a Dataset यह भी तय करता है कि ट्रेनिंग सेट कैसे डिज़ाइन किया जाए। उपयोगकर्ता केवल यह वर्णन करता है कि मॉडल को क्या सीखना है, और यह स्वयं डेटा स्ट्रक्चर डिज़ाइन करता है, फिर प्रशिक्षण के लिए तैयार नमूने जनरेट करता है। आपको प्रारंभिक डेटा तैयार करने, फील्ड फॉर्मेट डिज़ाइन करने, या विस्तृत लेबलिंग नियम लिखने की आवश्यकता नहीं है। उदाहरण के लिए, आप मॉडल से मांग कर सकते हैं कि वह ‘कंपनी के मानकों के अनुसार व्यावसायिक दस्तावेज़ों का सारांश बनाए’ या ‘ग्राहक सेवा अनुरोधों को विभिन्न विभागों में विभाजित करे’। Invent a Dataset लक्ष्य के आधार पर यह तय करता है कि किस प्रकार के ट्रेनिंग डेटा की आवश्यकता है, और फिर संबंधित नमूनों को बैच में जनरेट करता है। जनरेट किए गए डेटा को सीधे Adaption के AutoScientist को सौंपा जा सकता है। यह ट्रेनिंग डेटा और पैरामीटर्स को समायोजित करता है, पुनरावृत्ति से प्रशिक्षण और मूल्यांकन करता है, जब तक कि परिणाम में महत्वपूर्ण सुधार न हो। इस प्रकार, एक मिनट में कार्य-वर्णन से प्रशिक्षण सेट का निर्माण होता है, और प्रशिक्षण से प्राप्त मॉडल सीधे उस कार्य के लिए अनुकूलित होता है। (स्रोत: BlockBeats)
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