Untuk mengatasi tantangan umum yang dihadapi pengembang saat mengkhususkan model AI, serangkaian alat sumber terbuka telah diperkenalkan untuk menyederhanakan proses tersebut. Alat-alat ini, termasuk OpenRouter dan NVIDIA NeMo Data Designer, dirancang untuk memfasilitasi pembuatan data sintetis dan alur kerja ekstraksi, terutama saat bekerja dengan data dunia nyata yang terbatas atau sensitif.

Tutorial yang disediakan memandu pengembang melalui langkah-langkah untuk menghasilkan dataset sintetis menggunakan katalog data awal yang kecil, khususnya untuk skenario tanya jawab produk. NVIDIA NeMo Data Designer memainkan peran kunci dalam proses ini, memungkinkan pembuatan data realistis dan spesifik domain. Alat ini memungkinkan pengembang untuk mengontrol keragaman dan struktur data, memastikan bahwa dataset dapat diskalakan sekaligus memenuhi persyaratan operasional.

Fitur utama dari alur kerja ini adalah penilaian dan penyaringan otomatis kualitas data sintetis menggunakan sistem yang menggunakan LLM (Low-Level Models) sebagai penilai. Langkah ini sangat penting untuk memastikan data dapat digunakan secara andal untuk aplikasi selanjutnya seperti distilasi dan penyempurnaan model. Hasil akhirnya adalah kumpulan data yang bersih dan aman dari segi lisensi yang dapat digunakan tanpa risiko compliance atau biaya yang berlebihan.

Sumber daya yang disediakan dimaksudkan untuk memungkinkan pengembang menghindari model bahasa skala besar (LLM) tujuan umum dan sebagai gantinya membuat model khusus untuk domain tertentu. Model-model ini dapat memahami aturan domain yang kompleks dan mendukung alur kerja yang kompleks, sehingga membuat aplikasi AI lebih efisien dan efektif.