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。

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