来历：NVIDIA。英伟达。数据飞轮是一种反应循环机制，经过从交互或流程中搜集数据，继续优化。 AI。模型，然后产生更优的成果和更有价值的数据。1AI 数据飞轮的。作业原理。是什么？AI 数据飞轮的作
来历 ：NVIDIA 。数据英伟达。飞轮
数据飞轮是业原一种反应循环机制，经过从交互或流程中搜集数据 ，数据继续优化 。飞轮 AI 。业原模型 ，数据然后产生更优的飞轮成果和更有价值的数据。
1AI 数据飞轮的业原 。作业原理 。数据是飞轮什么？
AI 数据飞轮的作业原理是经过发明循环机制 ，协助 AI 模型整合安排常识与用户反应 ，业原然后完结继续的数据改善 。当模型生成输出成果时 ，飞轮数据飞轮会将反应与新数据搜集起来 ，业原用于模型的优化与增强 。这一流程触及数据管护与数据质量的进步 ，以便保证 AI 模型的精度和功能均得到继续改善 。
数据飞轮：由数据处理、模型定制 、评价、护栏和及布置构成的继续作业周期，可以使用企业数据改善 AI 体系 。
此外 ，数据飞轮内置 AI 护栏 ，以坚持数据的完整性和牢靠性 ，保证输出成果精确 、合规 、安全 。这种继续的反应和增强周期可以使 AI 模型的效能日积月累 。这一作业流由六大进程组成 ：
数据处理 ：AI 数据飞轮的根底是企业数据 。这类数据形式多样 ，包括文本文档 、图画、 。视频 。 、表格和图表 。AI 数据飞轮需求经过对原始数据进行数据处理来提取和优化信息 。随后 ，原始数据将承受进一步的挑选 ，去除低质量文档 、个人身份信息 ( 。PI 。I) 与不良 、有害数据 ，生成高质量数据。这样的数据管护可以有用进步使用的精确性 。
模型定制 ：凭借范畴自适应预练习 (DAPT) 和监督式微调 (SFT) 等大言语模型 (LLM) 技能 ，您可以在资源要求较低情况下，快速为模型添加范畴特定常识与使命专属技能 。到这一步 ，模型已对公司的特有词汇和上下文有了更深的了解 。
模型评价 ：接下来 ，您可以评价模型功能 、验证答案（输出）是否契合使用的要求。以迭代的办法履行前三步 ，可以保证模型质量得到改善 ，且成果契合方针使用的要求 。
AI 护栏施行 ：将 AI 护栏添加到定制模型中 ，可保证使用的布置契合企业对隐私 、安全保证和安全的特定要求 。
自定义模型布置 ：在一起布置生成式 AI 和代理式 AI 使用时 ，从不断扩大的数据库中继续检索信息 。用户反应和体系运转数据会被重复搜集 。凭借 AI 数据飞轮 ，您可以在依据使用交互构建安排常识的一起 ，生成经优化 、更 。智能 。的答案。
企业数据优化 ：由此产生的成果便是 ，跟着时刻推移，安排数据会依据搜集自人类反应和 AI 模型反应的新数据继续更新 。跟着流程的重复，这一进程将反应到数据处理中 。
2扩展 AI 数据飞轮战略的意图是什么 ？
实际国际的 AI 智能体体系或许包括数百至数千个 AI 智能体 ，经过一起作业来完结流程的自动化。数据飞轮关于简化智能体操作（如检查新数据）至关重要，特别是在事务需求产生变化的情况下 。这可保证 AI 智能体编列愈加流通 ，由于专业化的 AI 智能体团队可以供给针对资源优化的规划 ，并以更少的人工输入履行这些方案 。
代理式 AI 的可扩展性依托于由数据管护、模型练习、布置以及安排常识搜集检查构成的自动化周期 ，终究完结智能体功能的不断进步 。
此外，AI 使用还触及若干身担特定责任的人类协作者 ：
3为什么数据飞轮关于代理式 AI和生成式 AI 的选用至关重要 ？
在选用 AI 智能体和生成式 AI 使用时，需求凭借数据飞轮来推进软件继续改善 、进步适应性 。例如 ，跟着事务需求产生变化或复杂性添加，功能和本钱往往成为决议商业胜败的要害 。
凭借高效的 AI 数据飞轮 ，企业安排可以 ：
开发契合事务或客户需求且经济高效的使用 。
对产品进行个性化和优化 ，改善用户体会 。
达到实在的方针 ，如进步出售转化率或经过施行自动化进步生产力 。
为坚持竞赛优势 ，企业安排可以搜集处理新的交互数据 、优化 AI 模型 ，并逐渐进步其 AI 使用的功能 。从 LLM 到视觉言语模型 (VLM) ，可用于集成的数据类型丰厚多样 。
开发团队也可以加快模型练习速度 ，专心于使用其专有数据对现有根底模型进行调优 。生成式 AI 微服务可经过 API 调用进一步简化这一流程 。
这种办法可以大幅削减开发和布置代理式 AI 和生成式 AI 处理方案所需的时刻和资源 。
4应该在何时对数据飞轮进行加快 ？
加快 AI 数据飞轮对处理与代理式 AI 技能相关的依托联系具有重要意义 。
例如 ，假如没有集中式反应和日志记载体系，咱们就难以对体系功能进行盯梢和剖析 ，而这有或许影响数据飞轮的运转速度 。假如评价数据集不能精确反映实际国际场景 ，就有或许导致模型功能欠佳 。
跟着常识库的更新 ，体系反应的相关性或许会下降 ，然后使飞轮难以完结继续改善 。人工干预尽管有利 ，但需求消耗很多资源和时刻 。处理这一问题，将有助于在加快数据飞轮一起坚持其效能 。
这样一来 ，当体系层面产生很多影响功能的交互时 ，加快就变得很有必要 。例如 ，在生成式 AI 使用中 ，精确性和与契合人类偏好很重要 。在代理式 AI 使用中 ，则需求 AI 常识作业者对方案进行简化和履行 。
5怎么开始使用数据飞轮 ？
要凭借数据飞轮构建新一代代理式 AI 和生成式 AI 使用 ，需求对安排数据进行快速迭代和使用。
NVIDIA NeMo 是一个用于构建数据飞轮的端到端渠道 ，可助力企业使用最新信息对 AI 智能体进行继续优化 。
凭借 NeMo ，企业 AI 。 开发者 。可以轻松完结对数据的大规模管护，使用抢手调优技能定制 LLM ，依据职业和自定义基准测验对模型进行具有一致性的评价，并在护栏的保证下得到适用且牢靠的输出成果。
NeMo 渠道包括 ：
NeMo Curator：可高效管护用于练习 LLM 的高质量数据集 ，然后起到进步模型功能 、加快 AI 处理方案布置的效果 。
NeMo Customizer ：一项高功能 、可扩展的微服务 ，可运用 。 LoRA 。 、DPO 等抢手参数高效调优技能，简化 LLM 的微谐和校准作业 。
NeMo Evaluator ：一项企业级微服务，用于供给生成式 AI 模型的职业标准基准测验、组成数据生成以及端到端的 RAG 作业流 。
NeMo Guardrails ：一项面向开发者的微服务 ，可协助开发者在依据 LLM 的使用中完结强壮的安全性和保证办法 ，保证这些使用一直具有牢靠性 ，且契合安排的方针和攻略 。
NeMo Retriever ：一组微服务，可经过可扩展的数据收集和 。高精度。的隐私维护检索为 AI 数据飞轮赋能 。依托源自大型数据调集 、具有上下文感知才能的快速呼应才能，开发者可以将 AI 使用与不同数据源连接起来 ，构建 AI 查询引擎 ，并使用实时洞悉对 AI 模型进行继续优化 。