我们如何提升DatabricksIQ LLM在AI生成表格评论中的质量
原文英文，约1600词，阅读约需6分钟。
📝
内容提要
Databricks在Unity Catalog的AI生成评论功能上进行了改进，包括更新算法、训练数据合成、启发式过滤器和扩展评估集。这些改变使得偏好率比之前的模型提高了一倍。AI生成的评论自动化了为表格和列添加描述的过程，使得查找正确数据更加容易。这些改进使得DatabricksIQ在客户的应用AI用例中更加强大。
❓
Q&A
Databricks如何提升AI生成评论的质量？
Databricks通过更新算法、合成训练数据、启发式过滤器和扩展评估集来提升AI生成评论的质量。
AI生成的评论对用户有什么帮助？
AI生成的评论自动化了为表格和列添加描述的过程，使用户更容易找到正确的数据。
如何评估新模型的性能？
新模型通过双盲评估框架与旧模型进行比较，使用500个实际使用的表进行评估，结果显示新模型更受偏好。
Databricks使用了什么样的训练数据？
Databricks使用了合成的训练数据，并通过启发式过滤器清理数据，最终保留约7000个样本用于训练。
Mistral-7B模型的微调过程是怎样的？
Mistral-7B模型在过滤后的7000个样本上进行了参数高效的微调，耗时约45分钟。
如何访问AI生成的评论功能？
用户可以通过打开Catalog Explorer并选择由Unity Catalog管理的表来访问AI生成的评论功能。
🏷️
