Редакційний коментар: Ця стаття розкриває інструменти та методи, які допомагають покращити продуктивність штучного інтелекту. Основний акцент зроблено на зборі та очищенні даних. Рекомендується використовувати різноманітні безкодові інструменти, такі як інструмент для перетворення веб-сайту у дружній до LLM формат, а також інструменти для збору даних з Twitter та стислого узагальнення документів. Також висвітлені методи зберігання, де акцент зроблено на організації даних, яка є важливішою, ніж складна архітектура. Завдяки цим інструментам користувачі зможуть ефективно обробляти дані та надавати високоякісний вхід для навчання штучного інтелекту.
Нижче наведено оригінальний текст (для полегшення розуміння при читанні, оригінальний зміст було дещо перероблено):
Сьогодні ми бачили багато запусків AI агентів, з яких 99% зникнуть.
Що робить успішні проекти вибиваються з толоки? Дані.
Ось деякі інструменти, які зроблять вашого AI-агента вищим за інших.
!
Добрі дані = добрий штучний інтелект.
Уявіть, що це як будування трубопроводу для науки про дані:
Збір → Очищення → Перевірка → Зберігання.
Перед оптимізацією векторної бази даних, спочатку налаштуйте свої приклади з невеликою кількістю даних та підказки.
!
Посилання на зображення твіта
Я бачу більшість проблем зі штучним інтелектом сьогодення як «теорію відра» Стівена Бартлетта - поступово вирішувати.
Спочатку побудуйте базу даних, це основа для створення відмінного каналу для штучного інтелекту.
!
Ось деякі відмінні інструменти для збору та очищення даних:
Генератор тексту llms.txt без кодування: перетворює будь-який веб-сайт у текст, придатний для LLM.
!
Посилання на зображення твіта
Хочете створити дружній до LLM Markdown? Спробуйте інструменти JinaAI:
Використовуйте JinaAI для отримання даних з будь-якого веб-сайту та конвертації їх у формат Markdown, який підходить для LLM.
Просто додайте наступний префікс до URL-адреси, щоб отримати дружню версію LLM:
!
Хочете отримати дані з Twitter?
Спробуйте інструмент twitter-scraper-finetune від ai16zdao:
Лише однією командою можна отримати дані будь-якого публічного облікового запису в Twitter.
(Дивіться мої попередні твіти, щоб дізнатися конкретні кроки)
!
Посилання на зображення твіта
Рекомендований джерело даних: elfa ai (наразі перебуває на етапі закритого тестування, для отримання прав доступу надішліть особисте повідомлення в tethrees)
Їх API надає:
найбільш обговорювані твіти
Інтелектуальний відбір фанатів
Останні відомості щодо $
Перевірка рейтингу облікового запису (для фільтрації спаму)
Дуже підходить для високоякісних даних тренування ШІ!
!
Для резюме документа: спробуйте Google NotebookLM.
Завантажте будь-який PDF/TXT файл → дозвольте йому генерувати приклади з обмеженим числом зразків для вашого тренувального набору даних.
Дуже підходить для створення високоякісних наводок з обмеженою кількістю зразків із документації!
!
Підказки збереження:
Якщо використовувати CognitiveCore від virtuals io, можна безпосередньо завантажити згенерований файл.
Якщо запустити Eliza від ai16zdao, дані можна безпосередньо зберігати в сховищі векторів.
Професійна порада: організовані дані важливіші, ніж красива архітектура!
!
«посилання на початковий текст»
Застереження: Інформація на цій сторінці може походити від третіх осіб і не відображає погляди або думки Gate. Вміст, що відображається на цій сторінці, є лише довідковим і не є фінансовою, інвестиційною або юридичною порадою. Gate не гарантує точність або повноту інформації і не несе відповідальності за будь-які збитки, що виникли в результаті використання цієї інформації. Інвестиції у віртуальні активи пов'язані з високим ризиком і піддаються значній ціновій волатильності. Ви можете втратити весь вкладений капітал. Будь ласка, повністю усвідомлюйте відповідні ризики та приймайте обережні рішення, виходячи з вашого фінансового становища та толерантності до ризику. Для отримання детальної інформації, будь ласка, зверніться до
Застереження.
