Sintetinių Duomenų Generavimo Studija
Generuokite išvalytas, anomalių neturinčias ir privatumo reikalavimus atitinkančias duomenų bazes jūsų vietiniams modeliams (LLM, klasifikatoriams).
Duomenų bazės peržiūra (0 eilučių)
Nėra sugeneruotų duomenų. Spustelėkite mygtuką kairėje pusėje, kad paleistumėte sintetinio generavimo procesą.
Paruoštos duomenų bazės
Aukštos kokybės išvalytos duomenų bazės, pilnai paruoštos didelių vietinių AI modelių derinimui (Fine-Tuning).
AI Modelio Treniravimo Simuliatorius
Patikrinkite, kaip jūsų importuojamų sintetinių duomenų kokybė ir dydis tiesiogiai įtakoja lokalaus modelio tikslumo (Accuracy) metrikas ir treniravimo resursus.
Treniruotės parametrai
100% -
50% -
0% -
# Automatiškai sugeneruotas apmokymo kodas naudojant Synthetix duomenis
import torch
import pandas as pd
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
# 1. Užkraunama išvalyta duomenų bazė (CSV)
df = pd.read_csv("synthetix_nlp_dataset.csv")
# Nuvalomi nuliniai įrašai, jei tokių liko
df = df.dropna(subset=["Kliento_Tekstas", "Ketinimas"])
# 2. Paruošiamas lokalus modelis (pvz. Llama-3-8B ar BERT-Baltic)
model_name = "sileis/bert-base-lithuanian-cased"
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name, num_labels=8)
# 3. Konfigūruojami apmokymo hiperparametrai
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./results",
num_train_epochs=5,
per_device_train_batch_size=16,
learning_rate=2e-5,
weight_decay=0.01,
logging_steps=10,
evaluation_strategy="epoch"
)
# 4. Paleidžiamas modelio apmokymas (Fine-Tuning)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=tokenized_train,
eval_dataset=tokenized_eval
)
print("Pradedamas lokalaus AI modelio apmokymas...")
trainer.train()
Duomenų Paruošimo Konvejeris (Pipeline)
Prieš patenkant į jūsų AI modelį, Synthetix duomenys pereina griežtą kokybės užtikrinimo procesą, atliekamą tiesiai mūsų lokaliuose serveriuose.
1 Žingsnis: Sintetinių Šablonų Generavimas (Raw Data)
Duomenų bazė yra sugeneruojama naudojant matematinius dėsnius, kurie idealiai atspindi tikrus vartotojų elgsenos dėsningumus. Šiame etape duomenys vis dar turi triukšmo ir galimų pasikartojimų, imituojančių realius scenarijus.
Matematinis modeliavimas
Atsitiktinių reikšmių generavimas pagal normalųjį pasiskirstymą, atitinkantį tikslinius pramonės rodiklius.
Anomalijų injekcija
Specialiai sukuriamas kontroliuojamas triukšmas, kad apmokomas AI modelis mokėtų elgtis su nepilnais vartotojų įvedimais.