{"conversations": [{"from": "user", "value": "\u00bfQu\u00e8 fa un bon model de IA? \u00bfEs fan m\u00e9s dades iguals a models millors, o una quantitat m\u00e9s petita de dades iguals a models millors? \u00e9s un equilibri de tots dos?"}, {"from": "assistant", "value": "Normalment, les dades m\u00e9s importants que teniu, la millor ser\u00e0 la vostra IA, per\u00f2 hi ha un impacte ecol\u00f2gic d' aquest m\u00e8tode. Entrenament el model requereix molta pot\u00e8ncia de inform\u00e0tica, per tal de calibrar el seu pes intern. \u00c9s per aix\u00f2 que la qualitat de les dades \u00e9s important, per la mateixa quantitat de dades de l' IA amb un millor conjunt de dades. Hi ha un munt de la Corporaci\u00f3 que intenten millorar les maneres de l' IA. NVid est\u00e0 intentant millorar el seu component per a millorar la generalitzaci\u00f3 de l' Ind\u00fastries, at\u00e8s que intenten disminuir el preu de l' IA amb els seus nous serveis d' entrenament en el GTC. Les noves maneres de millora de tot el m\u00f3n, per al futur."}, {"from": "user", "value": "I qu\u00e8 passa amb la generaci\u00f3 de dades sintetoc? Com ara funciona si fa que les dades no siguin m\u00e9s agradables?"}, {"from": "assistant", "value": "La menoritat sint\u00e8tica sobre l' ampliosa Technique (SMOTE) genera dades d' entrenament sint\u00e8tices per a una classe d' minoria fent combinacions lineals de punts de dades existents amb els seus ve\u00efns m\u00e9s propers. Aix\u00f2 no necess\u00e0riament fa que les dades d' entrenament siguin m\u00e9s soroll\u00f3ss, la qualitat dels nous punts de dades de s\u00edntesi depenent de l' estructura de les dades d' entrenament."}, {"from": "user", "value": "Amb quines circumst\u00e0ncies voldries utilitzar SMOTE contra dades reals?"}, {"from": "assistant", "value": ""}]}