Datos de formación y curación

La calidad de un modelo de IA está directamente ligada a la calidad de sus datos de entrenamiento. En Slide Creator, no nos limitamos a "raspar la web". Utilizamos un conjunto de datos altamente seleccionado y de origen ético que se centra en los principios del diseño profesional, la jerarquía tipográfica y la ingeniería de documentos estructurales.

1. Principios de obtención de datos

Seguimos un enfoque de "calidad sobre cantidad" para el abastecimiento de datos:

-Datos generados por expertos:Una parte importante de nuestros datos de entrenamiento es creada por nosotros mismos.Equipo de diseñoestablecer el "estándar de oro" para presentaciones profesionales.

-Sin extracción de datos privados:Nunca entrenamos nuestros modelos con datos de clientes, como se describe en nuestraPolítica de formación cero.

2. Anonimización y privacidad

Antes de utilizar cualquier documento para capacitación, se somete a un riguroso proceso de anonimización de múltiples pasos:

3. Representación diversa y global

para servir a nuestraMercados globales, nuestros datos de capacitación incluyen una amplia gama de normas de diseño cultural:

4. Aumento de datos sintéticos

Para resolver el problema del "arranque en frío" para nuevos estilos de diseño, utilizamos generadores de datos sintéticos avanzados desarrollados en nuestroLaboratorio de I+D. Esto nos permite entrenar nuestros modelos en millones de variaciones de diseño matemáticamente perfectas que no existen en el mundo real.

5. Auditoría continua de datos

NuestroMarco de equidadincluye auditoría continua de nuestros conjuntos de capacitación para identificar y mitigar posibles sesgos antes de que puedan afectar el rendimiento de nuestro modelo.

Para obtener detalles técnicos sobre cómo se utilizan estos datos, consulte nuestraTarjeta modelo.