Wir entwickeln fortschrittliche Techniken zur Synthese hochwertiger Trainingsdaten, die mehrere Sprachen, Dokumente und Wissensdomänen umfassen. Unsere Methoden gewährleisten faktische Fundierung bei der Skalierung auf Multi-Dokument- und Multi-Kapitel-Kontexte.
Unsere Synthese-Pipeline generiert Trainingsdaten in Dutzenden von Sprachen unter Beibehaltung semantischer Konsistenz und faktischer Genauigkeit. Wir setzen anspruchsvolle Ausrichtungstechniken ein, um sicherzustellen, dass Konzepte über sprachliche Grenzen hinweg korrekt dargestellt werden.
Dieser mehrsprachige Ansatz ermöglicht es Modellen, Wissen über Sprachen hinweg zu übertragen und Zero-Shot-Aufgaben in ressourcenarmen Sprachen durchzuführen.
Alle synthetischen Daten sind streng auf verifizierten Wissensquellen fundiert. Wir haben automatisierte Verifizierungssysteme entwickelt, die faktische Konsistenz gewährleisten und Halluzinationen in generiertem Inhalt erkennen.
Unsere Fundierungstechniken erstrecken sich von strukturierten Wissensdatenbanken bis hin zu unstrukturierten Textkorpora und ermöglichen vielfältige und zuverlässige Trainingsdaten.
Wir führen Informationssynthese im Maßstab mehrerer Dokumente, Kapitel und sogar ganzer Bücher durch. Unsere Clustering-Algorithmen identifizieren semantische Beziehungen über große Textsammlungen und generieren kohärente Zusammenfassungen, die kritische Informationen bewahren.
Diese Fähigkeit ermöglicht Trainingsdaten, die Modellen langreichweitiges Reasoning und dokumentübergreifendes Verständnis beibringen.
Wir haben mehrere synthetische Datensätze in spezialisierten Bereichen veröffentlicht, die oft von groß angelegten Bemühungen übersehen werden. Diese Datensätze decken technische Felder, wissenschaftliche Bereiche und kulturelles Wissen ab und repräsentieren erhebliche synthetische Kosten.
Unser Engagement für die Open-Source-Veröffentlichung dieser Datensätze unterstützt die Forschung in unterversorgten Bereichen und fördert vielfältige Modellfähigkeiten.