El desafío de la calidad de los datos en la IA empresarial

En NeuroAI, nuestra misión principal consiste en curar conjuntos de datos brutos en tokens de alta fidelidad. Al crear modelos fundacionales, las corporaciones frecuentemente lidian con registros ruidosos, archivos PDF sin estructurar e información personal identificable (PII) sensible.

Para superar este obstáculo, desarrollamos NeuroAI Refinery: un flujo de trabajo descentralizado y optimizado para depurar conjuntos de datos antes de que alcancen el entrenamiento detallado (fine-tuning).

Arquitectura de flujos

El ciclo de vida de los datos de entrenamiento pasa por tres capas criptográficas estrictas:

1. Ingesta y Catalogación: Los segmentos de texto bruto se capturan y se indexan.
2. Enmascaramiento de PII: Se sustituyen tokens personalizados para proteger datos según regulaciones como GDPR o HIPAA.
3. Deduplicación Semántica: Nodos paralelos evalúan distancias de incrustación (embedding) para eliminar pesos redundantes.

// Distancia semántica para deduplicación
export function computeEmbeddingDistance(vecA: number[], vecB: number[]): number {
  const dotProduct = vecA.reduce((sum, val, i) => sum + val * vecB[i], 0);
  const magnitudeA = Math.sqrt(vecA.reduce((sum, val) => sum + val * val, 0));
  const magnitudeB = Math.sqrt(vecB.reduce((sum, val) => sum + val * val, 0));
  return dotProduct / (magnitudeA * magnitudeB);
}