<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Data Governance on Formize.com ბლოგი</title><link>https://blog.formize.com/ka/tags/data-governance/</link><description>Recent content in Data Governance on Formize.com ბლოგი</description><generator>Hugo</generator><language>ka</language><atom:link href="https://blog.formize.com/ka/tags/data-governance/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Formize‑ის საშუალებით მრავალმოდალური გენერაციული AI‑ის მონაცემთა წყაროებისა და პროვენანსის აჩქარება</title><link>https://blog.formize.com/ka/accelerating-multi-modal-generative-ai-data-lineage-and-prov/</link><pubDate>Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://blog.formize.com/ka/accelerating-multi-modal-generative-ai-data-lineage-and-prov/</guid><description>&lt;h1 id="formizeის-საშუალებით-მრავალმოდალური-გენერაციული-aiის-მონაცემთა-წყაროებისა-და-პროვენანსის-აჩქარება">Formize‑ის საშუალებით მრავალმოდალური გენერაციული AI‑ის მონაცემთა წყაროებისა და პროვენანსის აჩქარება&lt;/h1>
&lt;p>გენერაციული AI მოდელები აღარ არიან შეზღუდული ერთ მონაცემის ტიპით. თანამედროვე სისტემები იღებენ &lt;strong>ტექსტს, გამოსახულებებს, აუდიოს, ვიდეოს, აგრეთვე 3‑D მეშებს&lt;/strong> რათა შექმნან მდიდარი, მრავალმოდალური შინაარსი. ეს ქმნის უგულებელყოფილ შემოქმედებით შესაძლებლობას, თუმცა თანაც ქმნის რთულ მონაცემთა დამოკიდებულებების ქსელს, რომელიც სწრაფად შეიძლება გახდეს შესაბამისობის ღრუბელი.&lt;/p>
&lt;p>&lt;strong>Formize&lt;/strong>—დაბალი‑კოდის, ბლოკჩეინ‑მოჭერილი სამუშაო ნაკადის ძრავა—თავაზობს ერთიან მიდგომას, რომელიც აძლევს შესაძლებლობას, დაიჭიროთ, თვალყური ადევნოთ და გადამოწმოთ ყველა არქივი მრავალმოდალურ ნაკადში. ამ სტატიის მიზანია:&lt;/p></description></item></channel></rss>