Качество модели ИИ напрямую связано с качеством ее обучающих данных. В Slide Creator мы не просто «сканируем Интернет». Мы используем тщательно подобранный набор данных, полученный с соблюдением этических норм, который фокусируется на принципах профессионального дизайна, типографской иерархии и разработке структурной документации.
1. Принципы поиска данных
Мы придерживаемся подхода «качество важнее количества» при поиске данных:
Профессиональные репозитории:Мы лицензируем высококачественные метаданные дизайна из профессиональных архивов и общедоступных хранилищ документов.
-Данные, полученные экспертами:Значительная часть наших обучающих данных создается нашими собственнымиКоманда дизайнеровустановить «Золотой стандарт» для профессиональных презентаций.
-Никакого скрапинга личных данных:Мы никогда не тренируем наши модели на данных о клиентах, как указано в нашемПолитика нулевого обучения.
2. Анонимизация и конфиденциальность
Прежде чем какой-либо документ будет использован для обучения, он проходит строгий многопроходный процесс анонимизации:
Очистка PII:Вся личная информация (имена, адреса электронной почты, номера телефонов) автоматически удаляется.
Маскирование объекта:Названия компаний и конфиденциальные данные заменяются синтетическими заполнителями.
Визуальный дебрендинг:Логотипы и фирменные знаки удалены, чтобы модель запоминала *структуру*, а не конкретный фирменный стиль.
3. Разнообразное и глобальное представительство
Чтобы служить нашимГлобальные рынки, наши данные обучения включают широкий спектр норм культурного дизайна:
Многоязычная поддержка:Данные включают документы на всех 17 поддерживаемых языках, что обеспечивает правильную типографскую обработку различных шрифтов.
Региональные нормы проектирования:Обучение работе с различной плотностью слайдов и стилями повествования, распространенными в Северной Америке, Европе и Азии.
4. Синтетическое увеличение данных
Для решения проблемы «холодного старта» новых стилей дизайна мы используем передовые генераторы синтетических данных, разработанные в нашей компании.Научно-исследовательская лаборатория. Это позволяет нам обучать наши модели миллионам математически совершенных вариантов макетов, которых не существует в реальном мире.
5. Непрерывный аудит данных
НашРамки справедливостивключает непрерывный аудит наших обучающих наборов для выявления и устранения потенциальных ошибок, прежде чем они смогут повлиять на производительность нашей модели.
Технические подробности использования этих данных см. в нашейМодель карты.