ទិន្នន័យការសន្ទនាដែលបានក្លែងធ្វើ និង AI សម្រាប់បង្កើតទិន្នន័យបណ្ដុះបណ្ដាលសម្រាប់ក្រុមទិន្នន័យការសន្ទនា ML

Argumentroupe គឺជាឧបករណ៍បង្កើតទិន្នន័យការសន្ទនាដែលបានក្លែងធ្វើ និងវេទិកា AI សម្រាប់បង្កើតទិន្នន័យបណ្ដុះបណ្ដាលសម្រាប់បង្កើតក្រុមទិន្នន័យការសន្ទនា ML និងទិន្នន័យបណ្ដុះបណ្ដាល AI សន្ទនា។ វាបង្កើតទិន្នន័យក្រុមផ្តោតអារម្មណ៍ដែលបានក្លែងធ្វើដោយប្រើតំណាង AI ចំនួន 9 ដែលមានភាពជាក់ស្ដែងផ្នែកចិត្តសាស្ត្រ ដោយផ្អែកលើគំរូបុគ្គលិកភាពចំនួន 5 និងត្រូវបានបង្កើតនៅលើវេទិកា TinyTroupe របស់ Microsoft Research។ បង្កើតក្រុមទិន្នន័យការសន្ទនាដែលមានភាពหลากหลาย និងរក្សាទុកភាពឯកជន ជាមួយនឹងការក្លែងធ្វើតំណាងចំនួន 2-200 — មិនមាន PII មិនចាំបាច់មានការយល់ព្រម ការបង្កើតទិន្នន័យដែលអាចធ្វើបានសម្រាប់ NLP និងការបណ្ដុះបណ្ដាល AI សន្ទនា។

ការបង្កើតទិន្នន័យបណ្ដុះបណ្ដាល

បង្កើតក្រុមទិន្នន័យការសន្ទនាដែលមានភាពជាក់ស្ដែងសម្រាប់បណ្ដុះបណ្ដាល ML

តំណាង AI ចំនួន 9 ដែលមានលក្ខណៈសម្បត្តិខុសគ្នា ធ្វើការបង្កើតការសន្ទនាដែលមានភាពជាក់ស្ដែងផ្នែកចិត្តសាស្ត្រសម្រាប់បណ្ដុះបណ្ដាល AI សន្ទនា។ ធ្វើការបង្កើនមាត្រដ្ឋានពី 2 ទៅ 200 តំណាង ដោយមិនចាំបាច់មានការកង្វល់អំពី PII ឬភាពឯកជន។

ល្អបំផុតសម្រាប់: ក្រុម AI/ML អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និងអ្នកបង្កើត AI សន្ទនា។

មើលពីរបៀបដែលវាដំណើរការ

បញ្ហារបស់ទិន្នន័យបណ្ដុះបណ្ដាល

ការប្រមូលដែលថ្លៃ និងយឺតយ៉ាវ

ការប្រមូលទិន្នន័យការសន្ទនាជាក់ស្ដែងគឺថ្លៃ និងយឺតយ៉ាវ។ ការជ្រើសរើសអ្នកចូលរួម ការធ្វើសន្និសីទ និងការថតចម្លងចំណាយពេលជាច្រើនសប្ដាហ៍ និងចំណាយប្រាក់រាប់ពាន់ដុល្លារ។

ដែតម្រាមនៃភាពឯកជន

ទិន្នន័យជាក់ស្ដែងមាន PII ដែតម្រាមនៃការយល់ព្រម និងភាពឯកជន។ GDPR, CCPA និងបទប្បញ្ញត្តិផ្សេងទៀតធ្វើឱ្យទិន្នន័យការសន្ទនាជាក់ស្ដែងមានហានិភ័យ និងថ្លៃក្នុងការจัดการ។

ភាពหลากหลายមានកម្រិត

ក្រុមទិន្នន័យការសន្ទនាជាក់ស្ដែងមានភាពหลากหลายមានកម្រិត។ ភាពលម្អៀងនៃការជ្រើសរើសអ្នកចូលរួម ធ្វើឱ្យអ្នកទទួលបានទម្រង់នៃការទំនាក់ទំនងដែលស្រដៀងគ្នាពីលក្ខណៈសម្បត្តិដែលស្រដៀងគ្នា។

របៀបដែល Argumentroupe ដោះស្រាយបញ្ហានេះ

ការសន្ទនាដែលបានក្លែងធ្វើដែលមានភាពជាក់ស្ដែងផ្នែកចិត្តសាស្ត្រតាមមាត្រដ្ឋាន។

តំណាងចំនួន 9 ដែលមានលក្ខណៈសម្បត្តិខុសគ្នា

បង្កើតការចរចាដ៏หลากหลายជាមួយបុគ្គលិកចំនួន ៩ នាក់ ដែលមានមូលដ្ឋានលើគំរូបុគ្គលិកភាពចំនួន ៥។ ម្នាក់ៗមានលក្ខណៈពិសេសក្នុងការទំនាក់ទំនង ពាក្យសម្បតិ្ត និងរចនាប័ទ្មក្នុងការបញ្ចេញហេតុផល។

ការសន្ទនាដែលមានភាពជាក់ស្តែងពីផ្នែកចិត្តវិទ្យា

ត្រូវបានបង្កើតនៅលើវេទិកា TinyTroupe របស់ Microsoft Research ក្នុងការបង្កើតការសន្ទនាដែលបង្ហាញពីភាពខុសគ្នារបស់បុគ្គលិកភាពជាក់ស្តែង — មិនមែនគ្រាន់តែជាការបកប្រែផ្ទៃខាងលើប៉ុណ្ណោះ។

បង្កើនពី 2 ទៅ 200 ភ្នាក់ងារ

បង្កើតទិន្នន័យពីការចរចារផ្ទាល់រវាងមនុស្សពីរនាក់ ទៅរហូតដល់ការពិភាក្សាក្នុងក្រុមធំ។ គ្រប់គ្រងចំនួនអ្នកចូលរួម វិញ្ញាសារ និងលក្ខណៈនៃអន្តរកម្ម។

មិនមានព័ត៌មានផ្ទាល់ខ្លួន ឬបញ្ហារបៀបរក្សាការសម្ងាត់

ទិន្នន័យសិប្បនិម្មិតមិនមានព័ត៌មានដែលអាចកំណត់អត្តសញ្ញាណបុគ្គលបានទេ។ មិនចាំបាច់មានទម្រង់ការយល់ព្រម មិនចាំបាច់មានដំណើរការលាក់ឈ្មោះ មិនចាំបាច់មានបញ្ហាដែលបង្កឡើងដោយ GDPR ទេ។

អ្នកនឹងទទួលបានអ្វី

ស្រាវជ្រាវពីផ្នែកចិត្តវិទ្យា

គំរូបុគ្គលិកភាព «ធំ ៥» ធានាថាមានភាពหลากหลายពិតប្រាកដនៅក្នុងទម្រង់នៃការនិយាយគ្នា។

២-២០០ មាត្រដ្ឋានអ្នកតំណាង

បង្កើតទិន្នន័យក្នុងទំហំធំតូចតាមដែលចង់បាន ពីការចរចារទ្វេភាគី ទៅជាការពិភាក្សាក្រុមធំៗ។

មិនមានបញ្ហារelated ទៅនឹងព័ត៌មានផ្ទាល់ខ្លួន

ទិន្នន័យសិប្បកម្មពេញលេញ ដោយគ្មានហានិភ័យលើភាពជាសម្ងាត់។ មិនចាំបាច់ទទួលបានការយល់ព្រម ឬធ្វើអនាមិកកម្មទេ។

ល្អសម្រាប់

  • ក្រុមការងារ AI/ML ការបណ្តុះបណ្តាល AI ដែលអាចនិយាយបាន និង chatbot
  • អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រផ្នែកទិន្នន័យ បង្កើតម៉ូដែល NLP និងការវិភាគអារម្មណ៍
  • អ្នកបង្កើត AI សម្រាប់សន្ទនា ត្រូវការទិន្នន័យសម្រាប់បង្កើតការសន្ទនាចម្រុះ
  • ក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវ សិក្សាអំពីលក្ខណៈនៃអភិប្បាយ និងការជជែកវែកវាង

មិនល្អសម្រាប់

  • ការបង្កើតទិន្នន័យដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ — Argumentroupe បង្កើតការ​ពិភាក្សា​ឡើង មិនមែន​ជា​ទិន្នន័យ​ដែល​បង្ហាញ​ជា​តារាង
  • ក្រុមទិន្នន័យពាក្យเฉพาะដែលប្រើក្នុងវិស័យជាក់លាក់ — ក្រុមអ្នកប្រើប្រាស់ប្រើភាសាក្នុងទូទៅ មិនប្រើ ពាក្យបច្ចេកទេស
ជាផ្នែកមួយនៃវេទិកាព័ត៌មានការសម្រេចចិត្តដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធរបស់ Argumentree

ផលិតផលចំនួនបួន។ គ្រប់ដំណាក់កាលនៃការសម្រេចចិត្ត។

ArgumenTroupe គឺជាផ្នែកមួយនៃក្រុមផលិតផលចំនួនបួនដែលគ្របដណ្ដប់លើវិសាលភាពពេញលេញនៃព័ត៌មានការសម្រេចចិត្តដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធ — ចាប់តាំងពីការពិភាក្សារវាងមនុស្សរហូតដល់ការគ្រប់គ្រងដោយ AI។

គ្រឹស្តការណ៍

ការជជែកជុលដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធពីមនុស្សទៅមនុស្ស។ ក្រុមធ្វើការសាងសង់ការសម្រេចចិត្តជាដើមឈើដែលមានប្រយោជន៍/ការខ្វល់ខ្វាយជាមួយនឹងប្រភេទការវាយតម្លៃចំនួន 16។

យុទ្ធសាស្ត្រក្រុមហ៊ុន →

អាកប់បានអាញ្ញះ

ការប្រកួតប្រជែងផ្នែកបញ្ញាសិប្បនិម្មិតរួមគ្នា។ LLM ទាំង 7 ធ្វើការជជែកជុលដោយឯករាជ្យ បន្ទាប់មកធ្វើការវាយតម្លៃឆ្លងកាត់គ្នា — ការយល់ស្របបង្ហាញពីទំនុកចិត្ត។

ការវិភាគបែប Multi-LLM →

អាជ្ញាធរផ្សេងទៅនឹងដើរតួយុទ្ធនៅក្នុងដំណើរការរបស់ពួកគេ ដែលត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយ AIAgentree

ការតាមដានការសម្រេចចិត្តរបស់ AI។ ថតហេតុផលដែលតំណាង AI សម្រេចចិត្ត — ផ្លូវថែរក្សាដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធសម្រាប់ការអនុលោមតាមច្បាប់ AI របស់ EU។

ការគ្រប់គ្រង AI →

អ្នកសង្កតិ

ការក្លែងធ្វើការជជែកជុលដោយ AI។ តំណាង AI ចំនួន 9 ធ្វើការជជែកជុលលើប្រធានបទណាមួយពីគ្រប់ជ្រុងជ្រោយ — ការបង្កើតក្រុមផ្តោតអារម្មណ៍សង្កេតក្នុងរយៈពេលប៉ុន្មាននាទី។

ស្វែងយល់បន្ថែម →

សំណួរដែលត្រូវបានសួរញឹកញាប់

អាចបញ្ជាក់បានតើការចំនាយការសន្ទនាបានពិរុទ្ធទេ?

ការសន្ទនារបស់គ្រួសារត្រូវបានបង្កើតឡើងជាប្រវត្តិសាស្ត្រដោយការគ្រប់គ្រងនូវការប៉ះពាល់ដោយគ្រឿងបរិក្ខារ។ អ្នកអាចបញ្ជាក់បានលក្ខណៈពិសេសនៃការពិរុទ្ធសម្ព័ន្ធ សំណួរ និងប្រព័ន្ធសន្ទនាដើម្បីបន្ថែមឱ្យការបង្កើតទិន្នន័យរបស់អ្នកបានកាន់កាប់ពីរយៈពេលដែលអ្នកចង់។

អាចប្រើទិន្នន័យនេះដើម្បីបង្កើតបុព្វបទប្រចាំសម្រាប់បណ្តាញប្រចាំសេវាកម្មទេ?

បាន ទិន្នន័យដែលបានបង្កើតឡើងតាមរយៈគម្រោងរបស់អ្នកគឺជារបស់អ្នកប្រើបាន។ យើងបានប្រកាសថា សូមអានបញ្ជីពន្ធនាគារសេវាកម្មដើម្បីរកបានលក្ខណៈពិសេសនៃការចូលរួមនិងការប្រមូលផ្តុំផ្ទាល់។

ត្រៀមខ្លួនដើម្បីបង្កើតទិន្នន័យសម្រាប់បណ្ដុះបណ្ដាលហើយឬនៅ?

ការពិភាក្សាដែលស្តែងពីស្ថានភាពផ្លូវចិត្តបានយ៉ាងពិតប្រាកដ ក្នុងទំហំធំ។ មានការសាកល្បងឥតគិតថ្លៃ។