AutoSynthData: Generazione di dati di addestramento per agenti aziendali
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ServiceNow CoreAI ha lanciato AutoSynthData, un sistema progettato per generare dati di addestramento sintetici di alta qualità per agenti AI aziendali. Il framework affronta la sfida della creazione di compiti fattibili, realistici e sufficientemente difficili sfruttando i fallimenti dei modelli e modelli insegnante più potenti per identificare le lacune nelle capacità. Costruisce i compiti utilizzando specifiche di sistema, prompt degli utenti e verificatori, assicurandosi che siano allineati con ambienti aziendali specifici come ITSM. Il processo prevede due fasi: la generazione di campioni fondamentali e la loro moltiplicazione in varianti nuove mantenendo la qualità attraverso rigorosi cicli di verifica e riparazione. Gli esperimenti sul benchmark EnterpriseOps Gym hanno dimostrato miglioramenti significativi, con il modello Gemma-4-26B-A4B-it che ha registrato un aumento del 35% relativo nei punteggi Pass@1 nel dominio Ibrido. Guadagni simili sono stati osservati nel dominio ITSM, convalidando l'efficacia dell'approccio in diversi contesti operativi. Spostando continuamente il confine dell'addestramento in base alle debolezze residue, AutoSynthData consente un post-addestramento più mirato ed efficace per i sistemi agentic.
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