Создание конвейеров обработки синтетических данных для открытых исследований и масштабируемой раз...

Докладчик: Маартен Ван Сегброк, директор по исследованиям, NVIDIA Синтетические данные становятся продуктом целенаправленного проектирования, а не побочным продуктом сбора данных. В этом докладе Ван Сегброк представит NeMo Data Designer — инструментарий с открытым исходным кодом для создания высококачественных, специализированных наборов данных на основе открытых моделей, рецептов и рабочих процессов. Вы узнаете, как сложные системы ИИ, персоны, основанные на реальных демографических данных, и воспроизводимые конвейеры обработки данных помогают решать проблемы конфиденциальности, дефицита и холодного старта в современной разработке ИИ. ➡️ Подробнее: https://developer.nvidia.com/nemotron 00:00 - Введение: Переход от интеллектуального анализа данных к производству 00:43 - Узкие места в данных при создании приложений ИИ 02:13 - Стратегия NVIDIA: прозрачность, доступ и воспроизводимость 03:32 - Открытые исходные коды Nemotron и наборы данных Sovereign AI 04:30 - Эволюция методов генерации синтетических данных 06:36 - Решение: составные системы ИИ 07:01 - Представляем Nemo Data Designer 08:00 - Разработка вашего набора данных с помощью строительных блоков Nemo Data Designer 08:52 - Пример рабочего процесса: генерация набора данных «текст-код» 10:46 - Подробный анализ функций: персоны для моделей Sovereign AI 12:26 - Использование Python SDK Nemo Data Designer 13:37 - Nemo Data Designer — проект с открытым исходным кодом 14:11 — Nemo Data Designer в жизненном цикле ИИ 14:44 — Будущее синтетических данных 15:32 — Ключевые выводы и сотрудничество сообщества #СинтетическиеДанные #NeMoDataDesginer #CompoundAI