Autodata: um cientista de dados automático para criar dados de alta qualidade

O Autodata da Meta emprega um workflow baseado em agentes de dois ciclos para gerar, criticar e refinar dados sintéticos de treinamento e avaliação. O sistema visa substituir grande parte do trabalho manual de curadoria de datasets que os cientistas de dados realizam atualmente. A otimização do código do harness resultou em uma melhoria da taxa de aprovação da validação de 12,8% para 42,4%, balanceando o custo adicional de inference com a obtenção de dados de maior qualidade e a redução da dependência de heurísticas manuais.