A qualidade de um modelo de IA está diretamente ligada à qualidade dos seus dados de treinamento. No Slide Creator, não apenas “raspamos a web”. Utilizamos um conjunto de dados altamente selecionado e de origem ética que se concentra nos princípios de design profissional, hierarquia tipográfica e engenharia de documentos estruturais.
1. Princípios de fornecimento de dados
Seguimos uma abordagem "Qualidade em vez de Quantidade" para a fonte de dados:
Repositórios Profissionais:Licenciamos metadados de design de alta qualidade de arquivos profissionais e repositórios de documentos de domínio público.
-Dados gerados por especialistas:Uma parte significativa dos nossos dados de treinamento é criada por nossos própriosEquipe de Designpara estabelecer o "Padrão Ouro" para apresentações profissionais.
-Sem raspagem de dados privados:Nunca treinamos nossos modelos com base em dados de clientes, conforme descrito em nossoPolítica de Treinamento Zero.
2. Anonimato e privacidade
Antes de qualquer documento ser utilizado para treinamento, ele passa por um rigoroso processo de anonimização de múltiplas etapas:
Limpeza de PII:Todas as informações de identificação pessoal (nomes, e-mails, números de telefone) são removidas automaticamente.
Mascaramento de entidade:Nomes corporativos e pontos de dados confidenciais são substituídos por marcadores sintéticos.
Desbranding visual:Logotipos e marcas de marca proprietária são removidos para garantir que o modelo aprenda a *estrutura*, e não identidades corporativas específicas.
3. Representação diversificada e global
Para servir o nossoMercados Globais, nossos dados de treinamento incluem uma ampla gama de normas de design cultural:
Suporte multilíngue:Os dados incluem documentos em todos os 17 idiomas suportados para garantir o manuseio tipográfico correto para diversos scripts.
Normas Regionais de Design:Treinamento para diferentes densidades de slides e estilos narrativos comuns na América do Norte, Europa e Ásia.
4. Aumento de dados sintéticos
Para resolver o problema do “Cold Start” para novos estilos de design, utilizamos avançados geradores de dados sintéticos desenvolvidos em nossosLaboratório de P&D. Isso nos permite treinar nossos modelos em milhões de variações de layout matematicamente perfeitas que não existem no mundo real.
5. Auditoria Contínua de Dados
NossoEstrutura de Justiçainclui auditoria contínua de nossos conjuntos de treinamento para identificar e mitigar possíveis preconceitos antes que eles possam impactar o desempenho de nosso modelo.
Para obter detalhes técnicos sobre como esses dados são usados, consulte nossoCartão Modelo.