Treinamento de ModelosEm breve no Scalata Enterprise
Ensine um modelo a responder da mesma forma que a sua equipe
Transforme suas melhores conversas, documentos e feedbacks em um modelo próprio. Prove que ele é melhor antes que alguém dependa dele e mantenha cada etapa governada, com custos calculados e registrada.
Suas melhores respostas já estão escritas. Elas estão nas conversas que sua equipe tem todos os dias — precisas, no seu tom, sobre seus produtos. O Treinamento de Modelos as transforma em um modelo que responde dessa forma desde a primeira mensagem.
Como funciona
Da conversa ao modelo em seis etapas
Não é necessária uma equipe de machine learning. Cada etapa mostra o que será feito antes da execução, e o que foi feito logo em seguida.
- Etapa 01
Escolha as conversas com as quais vale a pena aprender
Escolha as conversas em que sua equipe acertou. Cada resposta que você mantém torna-se algo que o modelo aprende a escrever; o restante permanece como contexto.
- Etapa 02
Crie um conjunto de dados a partir de todas as fontes
Adicione conversas geradas para os casos que você raramente vê, importe conjuntos de dados públicos, anexe documentos e incorpore o que as pessoas curtiram e não curtiram no chat.
- Etapa 03
Prepare-o com segurança
Erros, duplicatas e respostas prontas são removidos, detalhes pessoais são ocultados, conversas longas são cortadas para caber, e um conjunto de testes é separado, o qual o treinamento nunca vê.
- Etapa 04
Treine, com o custo à sua frente
Escolha um método e um modelo base, mantenha as configurações sugeridas ou ajuste-as, e veja o custo estimado antes de começar. Progresso, curvas e um e-mail quando estiver concluído.
- Etapa 05
Prove que superou o original
Seu novo modelo e aquele do qual ele partiu respondem às mesmas perguntas separadas. Um juiz os compara às cegas, e você lê por que cada resposta venceu.
- Etapa 06
Experimente e depois coloque-o para trabalhar
Converse com o modelo treinado pelo tempo que desejar, com o custo por hora exibido antecipadamente e sem deixar nada em execução depois. Quando estiver satisfeito, ele estará pronto para a sua equipe.
Formas de aprendizado
Todas as formas como um modelo pode aprender, em um só lugar
Os métodos diferem naquilo com o que o modelo aprende. Comece com aquele que corresponde aos dados que você possui — e aprimore um modelo que você já treinou em vez de começar do zero.
Supervisionado
- Aprende com
- Suas melhores respostas. O modelo visualiza a pergunta e a resposta que você deseja, e aprende a redigir essa resposta.
- Ideal para
- Tom, formato e a maneira como a sua equipe formula as frases. O primeiro método a ser testado.
Seus dados
Dados de onde eles já estão
Conversas reais
Os chats que a sua equipe já tem no Scalata — o retrato mais fiel de como você responde.
Conversas geradas
Descreva o assistente, revise um plano de cenários e obtenha conversas variadas — incluindo as difíceis e fora do escopo.
Conjuntos de dados públicos
Traga um conjunto de dados aberto; seu formato é reconhecido e as colunas corretas são sugeridas para você.
Documentos
Manuais, páginas de ajuda e relatórios, carregados ou escolhidos a partir dos arquivos e fontes que você conectou.
Feedback do chat
Avaliações positivas tornam-se respostas com as quais aprender; uma resposta curtida e uma não curtida tornam-se um par de preferências.
Avaliação
Provas, não promessas
Uma curva de treinamento descendente indica que o modelo se ajusta aos seus exemplos. Não indica que as respostas melhoraram. Cada execução é comparada com o modelo original, em perguntas que ele nunca viu — e é possível classificar vários modelos lado a lado.
Proporção de perguntas reservadas que o novo modelo respondeu melhor.
Medido a partir de revisão humana às cegas, para que você saiba até que ponto confiar nas pontuações.
Governança por padrão
Desenvolvido para organizações que precisam prestar contas pelos seus modelos
Dados pessoais ficam de fora
E-mails, números de telefone, números de cartão e documentos de identidade são localizados e substituídos antes de qualquer treinamento, para que o modelo aprenda o padrão, não a pessoa.
Um teste que o modelo nunca viu
Uma parte das conversas é separada antes do início do treinamento e usada apenas para avaliar o resultado, de modo que uma boa pontuação signifique um modelo melhor, e não apenas uma boa memória.
Custos antes, durante e depois
Uma estimativa antes de começar, o valor atualizado durante o treinamento e o valor final quando ele termina — para o treinamento, a avaliação e cada chat de teste.
Verificado por pessoas, não apenas por um modelo
Envie qualquer avaliação para uma fila de revisão. Os revisores julgam às cegas, a concordância deles com o avaliador é medida, e suas correções se tornam dados de treinamento.
Nada se perde
As execuções que você não precisa mais são arquivadas em vez de excluídas, para que você sempre possa ver o que foi testado, qual foi a pontuação e de qual modelo se originou.
Com permissões como todo o resto
O treinamento ficará dentro da sua implantação do Scalata Enterprise, sob as mesmas funções, permissões e registros do restante da plataforma.
Aprenda os conceitos
Iniciante em treinamento de modelos? Comece por aqui
Um modelo próprio, dentro da plataforma que você já opera
O Treinamento de Modelos estará disponível em breve nas licenças do Scalata Enterprise. Fale conosco agora sobre o acesso antecipado — e sobre as conversas que você ensinaria primeiro.