თქვენ იწყებთ მარტივი მონაცემთა ნაკრებით, მაგრამ მოდელი ვერ უმკლავდება რთულ მსჯელობით ამოცანებს. როგორ შექმნათ უფრო კომპლექსური მონაცემთა ნაკრებები მუშაობის გასაუმჯობესებლად? თქვენ უკვე გაქვთ ცოდნის ბაზა, მაგრამ ის არ არის კითხვა-პასუხის ფორმატში. როგორ შეგიძლიათ მისი გარდაქმნა გამოსაყენებელ კითხვა-პასუხის მონაცემთა ნაკრებად? თქვენ მოამზადეთ ზედამხედველობითი დაზუსტების (SFT) მონაცემთა ნაკრები. მაგრამ ახლა გსურთ თქვენი მოდელის გასწორება პირდაპირი უპირატესობის ოპტიმიზაციის (DPO) გამოყენებით. როგორ შეგიძლიათ შექმნათ უპირატესობის წყვილები? თქვენ გაქვთ კითხვა-პასუხის მონაცემთა ნაკრები, მაგრამ კითხვები ზედაპირულია. როგორ შექმნათ სიღრმისეული, მრავალეტაპიანი ან მსჯელობაზე ორიენტირებული კითხვები? თქვენ ფლობთ მასიურ კორპუსს, მაგრამ გჭირდებათ მონაცემების გაფილტვრა და კურაცია კონკრეტულ დომენზე შუალედური ვარჯიშისთვის. თქვენი მონაცემები PDF-ებში ან სურათებშია და გჭირდებათ მათი სტრუქტურირებულ დოკუმენტებად გადაქცევა კითხვა-პასუხის სისტემის ასაშენებლად. თქვენ უკვე გაქვთ მსჯელობის მონაცემთა ნაკრებები, მაგრამ გსურთ მოდელების მიმართვა უკეთესი „მოაზროვნე ტოკენებისკენ“ ნაბიჯ-ნაბიჯ პრობლემების გადასაჭრელად. ყველა მონაცემი არ არის კარგი მონაცემი. როგორ გაფილტროთ ავტომატურად დაბალი ხარისხის ნიმუშები და შეინარჩუნოთ მხოლოდ მაღალი ღირებულების მქონეები? თქვენს მონაცემთა ნაკრებს აქვს კონტექსტის მცირე ნაწილები, მაგრამ გსურთ შექმნათ უფრო დიდი კონტექსტის მონაცემთა ნაკრებები, ოპტიმიზირებული RAG (Retrieval-Augmented Generation) პაიპლაინებისთვის. თქვენ გაქვთ გერმანული მონაცემთა ნაკრებები, მაგრამ გჭირდებათ მათი თარგმნა, ადაპტირება და გადაკეთება ინგლისურ კითხვა-პასუხის სისტემებისთვის. ეს სია გრძელდება. მონაცემთა შექმნის საჭიროებები არასოდეს სრულდება თანამედროვე ხელოვნური ინტელექტის მოდელებთან მუშაობისას. სწორედ აქ შემოდის SyGra. SyGra არის low-code/no-code ფრეიმვორკი, რომელიც შექმნილია LLM-ებისა და SLM-ებისთვის მონაცემთა ნაკრებების შექმნის, ტრანსფორმაციისა და გასწორების გასამარტივებლად. რთული სკრიპტებისა და პაიპლაინების წერის ნაცვლად, შეგიძლიათ ფოკუსირება მოახდინოთ prompt engineering-ზე, ხოლო SyGra იზრუნებს ძირითად სამუშაოზე. SyGra-ს ძირითადი მახასიათებლები: მონაცემები ხელოვნური ინტელექტის საფუძველია. თქვენი მონაცემების ხარისხი, მრავალფეროვნება და სტრუქტურა ხშირად უფრო მნიშვნელოვანია, ვიდრე მოდელის არქიტექტურული ცვლილებები. მოქნილი და მასშტაბური მონაცემთა ნაკრებების შექმნის შესაძლებლობით, SyGra ეხმარება გუნდებს: შენიშვნა: მაგალითის იმპლემენტაცია შეგიძლიათ იხილოთ: https://github.com/ServiceNow/SyGra/blob/main/docs/tutorials/image_to_qna_tutorial.md რამდენიმე მაგალითი დავალების სანახავად: https://github.com/ServiceNow/SyGra/tree/main/tasks/examples მონაცემთა ნაკრებების შექმნისა და დახვეწის პროცესი არასოდეს სრულდება. თითოეული გამოყენების შემთხვევა ახალ გამოწვევებს აჩენს – თარგმნიდან და ცოდნის ბაზის კონვერტაციიდან დაწყებული, მსჯელობის გაუმჯობესებითა და დომენის ფილტრაციით დამთავრებული. SyGra-ს მეშვეობით, თქვენ არ გჭირდებათ ყოველ ჯერზე ბორბლის ხელახლა გამოგონება. ამის ნაცვლად, თქვენ მიიღებთ ერთიან ფრეიმვორკს, რომელიც გაძლევთ საშუალებას, შექმნათ, გაფილტროთ და დაალაგოთ მონაცემები თქვენი მოდელებისთვის – ასე რომ, შეგიძლიათ ფოკუსირება მოახდინოთ იმაზე, რაც ნამდვილად მნიშვნელოვანია: უფრო ჭკვიანი AI სისტემების აშენებაზე.