【токен界】Tether недавно выпустил QVAC Genesis II — синтетический образовательный набор данных, специально разработанный для предобучения искусственного интеллекта. Эта обновленная версия значительно улучшила масштаб и качество по сравнению с предыдущей.
С точки зрения охвата данных, новая версия QVAC Genesis II расширила охват в области образования с первоначальных до 19 направлений, а также добавила 10 новых областей. В частности, это включает такие жесткие дисциплины, как химия, компьютерные науки, статистика, машинное обучение, астрономия, география, эконометрика и электротехника. Кроме того, данные по университетской физике также были переработаны с использованием улучшенных методов.
Значение этого набора данных заключается в том, что он значительно увеличивает масштаб, глубину и качество вывода обучающих данных OpenAI. Для разработчиков и исследовательских институтов, занимающихся обучением моделей ИИ, это означает наличие более богатой и надежной базы данных. Эта инициатива также демонстрирует, что Tether участвует не только в финансовых инновациях в экосистеме Web3, но и активно развивает инфраструктуру технологий ИИ.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
Tether выпустил образовательный набор данных QVAC Genesis II, добавив 10 новых предметных областей.
【токен界】Tether недавно выпустил QVAC Genesis II — синтетический образовательный набор данных, специально разработанный для предобучения искусственного интеллекта. Эта обновленная версия значительно улучшила масштаб и качество по сравнению с предыдущей.
С точки зрения охвата данных, новая версия QVAC Genesis II расширила охват в области образования с первоначальных до 19 направлений, а также добавила 10 новых областей. В частности, это включает такие жесткие дисциплины, как химия, компьютерные науки, статистика, машинное обучение, астрономия, география, эконометрика и электротехника. Кроме того, данные по университетской физике также были переработаны с использованием улучшенных методов.
Значение этого набора данных заключается в том, что он значительно увеличивает масштаб, глубину и качество вывода обучающих данных OpenAI. Для разработчиков и исследовательских институтов, занимающихся обучением моделей ИИ, это означает наличие более богатой и надежной базы данных. Эта инициатива также демонстрирует, что Tether участвует не только в финансовых инновациях в экосистеме Web3, но и активно развивает инфраструктуру технологий ИИ.