Generazione di dati sintetici per l'IA per agenti

L'addestramento di sistemi specializzati per agenti richiede set di dati estesi e di alta qualità che sono spesso scarsi, isolati o sensibili. I dati sintetici eliminano questo ostacolo creando diversi set di dati su scala per qualsiasi dominio per accelerare lo sviluppo di agenti IA.

I dati sintetici possono aiutare a risolvere sfide come:

• Scarsità di dati: i set di dati specifici di dominio sono in genere limitati o non disponibili.
• Problemi di sicurezza: i dati interni sono spesso troppo sensibili per essere condivisi esternamente.
• Costi e tempo: la raccolta e l'etichettatura manuali dei dati sono costose, lente e soggette a distorsioni.

Requisiti complessi: il ragionamento di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), i sistemi multi-agente e gli assistenti IA multimodali richiedono ampi dati di addestramento per essere utili e autonomi.

"Entro il 2026, il 75% delle aziende utilizzerà GenAI per creare dati sintetici dei clienti, rispetto a meno del 5% nel 2023".

Gartner®, Oltre 100 previsioni su dati, analisi e IA fino al 2030 di Sarah James, Alan D. Duncan, 2 maggio 2025
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I modelli di IA per agenti consentono ai sistemi autonomi di ragionare, pianificare e intraprendere azioni basate sugli obiettivi negli ambienti digitali e del mondo reale. I dati sintetici basati su testo sono fondamentali per addestrare e valutare questi modelli in modo sicuro, efficiente e su vasta scala.

L'IA generativa può essere utilizzata per creare dati per le conversazioni di alta qualità, acquisendo il linguaggio specifico per dominio, le variazioni di intenzioni e i casi limite rari, superando le limitazioni delle scarse trascrizioni del mondo reale. Arricchendo i dati di addestramento con dialoghi personalizzati, migliora la precisione dell'IA conversazionale, l'adattabilità e la capacità di gestire interazioni sfumate e a più turni.

La valutazione mirata e i set di dati di benchmark, come le coppie di domande-risposte specifiche per dominio, possono essere utilizzati per misurare e migliorare le prestazioni del sistema Retrieval-Augmented Generation (RAG). Il confronto fianco a fianco di più modelli sullo stesso caso d'uso garantisce una valutazione coerente ed equa e una selezione informata dei modelli.

I domini a basso consumo di risorse come i linguaggi di codifica proprietari o le lingue sottorappresentate traggono grande vantaggio dai dati di testo sintetici realistici e complessi, migliorando il ragionamento, la precisione e le prestazioni complessive dei modelli AI.

NeMo Safe Synthesizer crea versioni sicure per la privacy dei dati sensibili con configurazioni predefinite progettate per soddisfare le normative sulla privacy dei dati come HIPAA e GDPR, fornendo un accesso continuo ai dati medici sintetici senza vincoli normativi o sulla privacy, consentendo la condivisione di vaste conoscenze sia internamente che esternamente.

Progetta set di dati di documenti sintetici ad alta fedeltà per l'addestramento di modelli IA su larga scala nella convalida di moduli fiscali, documenti legali, approvazioni di mutui e altre applicazioni di dati strutturati. 

Configura i modelli che desideri utilizzare per la generazione di dati sintetici (SDG): connetti e personalizza i modelli che alimentano i set di dati sintetici in NeMo Data Designer. Puoi utilizzare gli alias dei modelli per un facile riferimento e ottimizzare i parametri di inferenza per ottenere la qualità e lo stile di output corretti per le tue esigenze.

Configura i set di dati iniziali che desideri utilizzare per diversificare il set di dati: il modo più efficace per generare dati sintetici che corrispondono al tuo dominio specifico è quello di avviare il processo SDG con i set di dati esistenti (del mondo reale). Fornendo dati reali come base, è possibile guidare il processo di generazione per garantire che i dati sintetici mantengano i modelli, le distribuzioni e le caratteristiche dei dati reali.

Configura le colonne che desideri utilizzare per diversificare il set di dati: progetta la struttura e il contenuto dei set di dati sintetici definendo colonne che collaborano per produrre dati realistici e di alta qualità. Le colonne sono gli elementi costitutivi fondamentali che determinano quali dati verranno generati e come saranno strutturati.

Configura le colonne generate da LLM con prompt e output strutturati: progetta la struttura e il contenuto dei set di dati sintetici definendo colonne che collaborano per produrre dati realistici. Le colonne sono gli elementi costitutivi fondamentali che determinano quali dati verranno generati e come saranno strutturati. Data Designer fornisce potenti funzionalità per la generazione di dati strutturati con schemi definiti dall'utente.

Visualizza l'anteprima del set di dati e itera la configurazione: genera un piccolo campione per la convalida. Perfeziona il design in base ai risultati dell'anteprima.

Genera dati su vasta scala. Una volta che il design soddisfa le tue esigenze, puoi scalare per creare un set di dati completo.

Valuta la qualità dei dati: garantisci la generazione di dati sintetici di alta qualità con gli strumenti di convalida e valutazione completi in NeMo Data Designer. Convalida il codice generato per verificarne la correttezza e valuta la qualità complessiva dei dati utilizzando metriche automatizzate e giudici basati su LLM.