SyGra：低程式碼框架，用於 LLM 與 SLM 資料生成
SyGra 是一個低程式碼/無程式碼框架，旨在簡化大型語言模型（LLM）與小型語言模型（SLM）資料集的建立、轉換與對齊。透過將焦點從撰寫複雜的工程腳本轉移到提示工程，SyGra 讓團隊能快速產生高品質、領域特定的資料，以供模型訓練與對齊使用。
核心功能與解決的資料挑戰
SyGra 透過提供彈性的工作流程，解決資料準備管線中常見的瓶頸，支援多種複雜情境：
- 資料集轉換與增強：將現有知識庫轉換為問答格式，將簡單資料集轉換為複雜推理任務，並將淺層問題擴展為深入的、多回合或重推理的查詢。
- 模型對齊資料：從監督式微調（SFT）資料集中產生 Direct Preference Optimization（DPO）所需的偏好對。
- 領域特定策展：過濾與策展大量語料庫以進行領域特定的中期訓練，並透過品質過濾自動移除低品質樣本。
- 多模態與跨語言處理：將 PDF 與影像轉換為結構化文件以供問答系統使用，並將資料集翻譯或調整至不同語言（例如德文轉英文）。
- 情境最佳化：將小片段情境擴展為適用於 Retrieval-Augmented Generation（RAG）管線的大情境資料集。
- 推理增強：促使模型產生更佳的「思考 token」，提升逐步解題的能力。
技術架構與整合
SyGra 同時以 Python 函式庫與完整框架的形式實作，得以直接整合至現有的機器學習工作流程中。
主要技術特性
- 推論後端支援：框架可無縫搭配多種推論後端，包括 vLLM、Hugging Face TGI、Triton 與 Ollama。
- 低程式碼介面：透過即插即用的資料集建立方式，降低大量工程開發的需求。
- 彈性生成：系統設計能因應各種使用情境，從簡易問答生成到複雜的 DPO 與多語言任務皆可支援。
對模型開發的影響
透過自動化資料策展與轉換的繁重工作，SyGra 旨在減少人工投入並加速 AI 模型的開發週期。此框架為開發團隊帶來四大主要好處：
- 加速對齊：更快速地為 SFT、DPO 與 RAG 管線準備資料。
- 工程效率：透過即插即用工作流程，減少撰寫自訂腳本的時間。
- 提升韌性：透過更佳的資料多樣性與結構，提升模型在領域特定與複雜任務上的表現。
- 減少人工策展：降低手動資料清理與標記的負擔。