Store språkmodeller (LLM): Komplett veiledning i 2023
Alt du trenger å vite om LLM
Tabell over indeks
Last ned eBok
Introduksjon
Har du noen gang klødd deg i hodet, overrasket over hvordan Google eller Alexa så ut til å "få" deg? Eller har du lest et datagenerert essay som høres uhyggelig menneskelig ut? Du er ikke alene. Det er på tide å trekke gardinen tilbake og avsløre hemmeligheten: Large Language Models, eller LLM-er.
Hva er dette, spør du? Tenk på LLM-er som skjulte veivisere. De driver våre digitale chatter, forstår de rotete frasene våre og skriver til og med som oss. De forvandler livene våre, og gjør science fiction til en realitet.
Denne veiledningen handler om alt som har med LLM å gjøre. Vi skal utforske hva de kan gjøre, hva de ikke kan, og hvor de brukes. Vi vil undersøke hvordan de påvirker oss alle i et enkelt og greit språk.
Så la oss starte vår spennende reise inn i LLM-er.
Hvem er denne veiledningen for?
Denne omfattende veiledningen er for:
- Alle dere gründere og soloprenører som knuser enorme mengder data regelmessig
- AI og maskinlæring eller fagfolk som kommer i gang med prosessoptimaliseringsteknikker
- Prosjektledere som har til hensikt å implementere en raskere time-to-market for sine AI-moduler eller AI-drevne produkter
- Og teknologientusiaster som liker å komme inn på detaljene i lagene som er involvert i AI-prosesser.
Hva er store språkmodeller?
Large Language Models (LLM) er avanserte systemer for kunstig intelligens (AI) designet for å behandle, forstå og generere menneskelignende tekst. De er basert på dyplæringsteknikker og trent på massive datasett, som vanligvis inneholder milliarder av ord fra forskjellige kilder som nettsteder, bøker og artikler. Denne omfattende opplæringen gjør det mulig for LLM-er å forstå nyansene til språk, grammatikk, kontekst og til og med noen aspekter av generell kunnskap.
Noen populære LLM-er, som OpenAIs GPT-3, bruker en type nevrale nettverk kalt en transformator, som lar dem håndtere komplekse språkoppgaver med bemerkelsesverdig dyktighet. Disse modellene kan utføre et bredt spekter av oppgaver, for eksempel:
- Svare på spørsmål
- Oppsummerende tekst
- Oversetter språk
- Generer innhold
- Selv delta i interaktive samtaler med brukere
Ettersom LLM-er fortsetter å utvikle seg, har de et stort potensial for å forbedre og automatisere ulike applikasjoner på tvers av bransjer, fra kundeservice og innholdsskaping til utdanning og forskning. Imidlertid reiser de også etiske og samfunnsmessige bekymringer, for eksempel partisk oppførsel eller misbruk, som må tas opp etter hvert som teknologien skrider frem.
Viktige faktorer for å konstruere et LLM-datakorpus
Du må bygge et omfattende datakorpus for å kunne trene språkmodeller. Denne prosessen innebærer å samle inn store data og sikre dens høye kvalitet og relevans. La oss se på nøkkelaspektene som i betydelig grad påvirker utviklingen av et effektivt databibliotek for opplæring av språkmodeller.
Prioriter datakvalitet ved siden av kvantitet
Et stort datasett er grunnleggende for opplæring av språkmodeller. Likevel er det mye betydning knyttet til datakvalitet. Modeller trent på omfattende, men dårlig strukturerte data kan gi unøyaktige resultater.
Omvendt fører mindre, omhyggelig kurerte datasett ofte til overlegen ytelse. Denne virkeligheten viser viktigheten av en balansert tilnærming til datainnsamling. Data som er representativt, mangfoldig og relevant for modellens tiltenkte omfang krever grundig utvelgelse, rengjøring og organisering.
Velg passende datakilder
Valget av datakilder bør samsvare med modellens spesifikke applikasjonsmål.
- Modeller som genererer dialog vil ha nytte av kilder som samtaler og intervjuer er uvurderlige.
- Modeller som fokuserer på kodegenerering vil dra nytte av godt dokumenterte kodelager.
- Litterære verk og manus tilbyr et vell av opplæringsmateriell for de som retter seg mot kreativ skriving.
Du må inkludere data som spenner over de tiltenkte språkene og emnene. Det hjelper deg med å skreddersy modellen for å yte effektivt innenfor dens utpekte domene.
Bruk syntetisk datagenerering
Å forbedre datasettet med syntetiske data kan fylle hull og utvide rekkevidden. Du kan bruke dataforstørrelse, tekstgenereringsmodeller og regelbasert generering for å lage kunstige data som gjenspeiler virkelige mønstre. Denne strategien utvider mangfoldet i treningssettet for å øke modellens motstandskraft og bidra til å redusere skjevheter.
Sørg for at du verifiserer kvaliteten på de syntetiske dataene slik at de bidrar positivt til modellens evne til å forstå og generere språk innenfor måldomenet.
Implementer automatisk datainnsamling
Automatisering for datainnsamlingsprosessen letter konsistent integrasjon av ferske, relevante data. Denne tilnærmingen effektiviserer datainnsamling, øker skalerbarheten og fremmer reproduserbarhet.
Du kan effektivt samle varierte datasett ved å bruke verktøy for nettskraping, APIer og datainntaksrammeverk. Du kan finjustere disse verktøyene for å fokusere på relevante data av høy kvalitet. De optimaliserer opplæringsmateriellet for modellen. Du må kontinuerlig overvåke disse automatiserte systemene for å opprettholde deres nøyaktighet og etiske integritet.
Populære eksempler på store språkmodeller
Her er noen fremtredende eksempler på LLM-er som brukes mye i forskjellige industrivertikaler:
Image Source: Mot datavitenskap
Forstå byggesteinene til store språkmodeller (LLMs)
For å fullt ut forstå evnene og virkemåten til LLM-er, er det viktig å gjøre oss kjent med noen nøkkelbegreper. Disse inkluderer:
Innbygging av ord
Dette refererer til praksisen med å oversette ord til et numerisk format som AI-modeller kan tolke. I hovedsak er ordinnbygging AI-språket. Hvert ord er representert som en høydimensjonal vektor som innkapsler dens semantiske betydning basert på konteksten i treningsdataene. Disse vektorene lar AI forstå sammenhenger og likheter mellom ord, og forbedrer modellens forståelse og ytelse.
Oppmerksomhetsmekanismer
Disse sofistikerte komponentene hjelper AI-modellen med å prioritere visse elementer i inndatateksten fremfor andre når den genererer en utgang. For eksempel, i en setning fylt med forskjellige følelser, kan en oppmerksomhetsmekanisme gi høyere vekt til de følelsesbærende ordene. Denne strategien gjør det mulig for AI å generere mer kontekstuelt nøyaktige og nyanserte svar.
transformers
Transformatorer representerer en avansert type nevrale nettverksarkitektur som brukes mye i LLM-forskning. Det som skiller transformatorer er deres selvoppmerksomhetsmekanisme. Denne mekanismen lar modellen veie og vurdere alle deler av inngangsdataene samtidig, i stedet for i sekvensiell rekkefølge. Resultatet er en forbedring i håndteringen av langtrekkende avhengigheter i teksten, en vanlig utfordring i naturlig språkbehandlingsoppgaver.
Finjustering
Selv de mest avanserte LLM-ene krever litt skreddersøm for å utmerke seg i spesifikke oppgaver eller domener. Det er her finjustering kommer inn. Etter at en modell først er trent på et stort datasett, kan den finjusteres ytterligere, eller "finjusteres" på et mindre, mer spesifikt datasett. Denne prosessen lar modellen tilpasse sine generaliserte språkforståelsesevner til en mer spesialisert oppgave eller kontekst.
Rask Engineering
Inndatameldinger fungerer som utgangspunktet for LLM-er for å generere utdata. Å lage disse ledetekstene effektivt, en praksis kjent som prompt engineering, kan i stor grad påvirke kvaliteten på modellens svar. Det er en blanding av kunst og vitenskap som krever en inngående forståelse av hvordan modellen tolker spørsmål og genererer svar.
Bias
Ettersom LLM-er lærer av dataene de er trent på, kan enhver skjevhet i disse dataene infiltrere modellens oppførsel. Dette kan vise seg som diskriminerende eller urettferdige tendenser i modellens resultater. Å adressere og dempe disse skjevhetene er en betydelig utfordring innen AI og et avgjørende aspekt ved å utvikle etisk forsvarlige LLM-er.
interpretability
Gitt kompleksiteten til LLM-er, kan det være utfordrende å forstå hvorfor de tar bestemte avgjørelser eller genererer spesifikke resultater. Denne egenskapen, kjent som tolkbarhet, er et nøkkelområde i pågående forskning. Forbedret tolkbarhet hjelper ikke bare med feilsøking og modellforedling, men det styrker også tillit og åpenhet i AI-systemer.
Hvordan trenes LLM-modeller?
Å trene store språkmodeller (LLMs) er en bragd som involverer flere avgjørende trinn. Her er en forenklet, trinnvis oversikt over prosessen:
- Innsamling av tekstdata: Trening av en LLM starter med innsamling av en enorm mengde tekstdata. Disse dataene kan komme fra bøker, nettsteder, artikler eller sosiale medieplattformer. Målet er å fange det rike mangfoldet av menneskelig språk.
- Rydd opp i data: Råtekstdataene blir deretter ryddet opp i en prosess som kalles forbehandling. Dette inkluderer oppgaver som å fjerne uønskede tegn, bryte ned teksten i mindre deler kalt tokens, og få det hele til et format modellen kan jobbe med.
- Splitting av data: Deretter deles de rene dataene i to sett. Ett sett, treningsdataene, vil bli brukt til å trene modellen. Det andre settet, valideringsdataene, vil bli brukt senere for å teste modellens ytelse.
- Sette opp modellen: Strukturen til LLM, kjent som arkitekturen, blir deretter definert. Dette innebærer å velge type nevrale nettverk og bestemme ulike parametere, for eksempel antall lag og skjulte enheter i nettverket.
- Trening av modellen: Selve treningen begynner nå. LLM-modellen lærer ved å se på treningsdataene, lage spådommer basert på det den har lært så langt, og deretter justere de interne parameterne for å redusere forskjellen mellom spådommene og de faktiske dataene.
- Sjekker modellen: LLM-modellens læring kontrolleres ved hjelp av valideringsdataene. Dette hjelper deg med å se hvor godt modellen presterer og å finjustere modellens innstillinger for bedre ytelse.
- Bruk av modellen: Etter opplæring og evaluering er LLM-modellen klar til bruk. Den kan nå integreres i applikasjoner eller systemer der den vil generere tekst basert på nye input den er gitt.
- Forbedre modellen: Endelig er det alltid rom for forbedring. LLM-modellen kan foredles ytterligere over tid, ved å bruke oppdaterte data eller justere innstillinger basert på tilbakemelding og bruk i den virkelige verden.
Husk at denne prosessen krever betydelige beregningsressurser, for eksempel kraftige prosesseringsenheter og stor lagringsplass, samt spesialisert kunnskap innen maskinlæring. Det er derfor det vanligvis gjøres av dedikerte forskningsorganisasjoner eller selskaper med tilgang til nødvendig infrastruktur og kompetanse.
Er LLM avhengig av veiledet eller uovervåket læring?
Store språkmodeller trenes vanligvis ved hjelp av en metode som kalles supervised learning. Enkelt sagt betyr dette at de lærer av eksempler som viser dem de riktige svarene.
Tenk deg at du lærer et barn ord ved å vise dem bilder. Du viser dem et bilde av en katt og sier «katt», og de lærer å assosiere det bildet med ordet. Det er slik veiledet læring fungerer. Modellen får mye tekst («bildene») og de tilsvarende utgangene («ordene»), og den lærer å matche dem.
Så hvis du gir en LLM en setning, prøver den å forutsi neste ord eller setning basert på hva den har lært fra eksemplene. På denne måten lærer den hvordan den genererer tekst som gir mening og passer konteksten.
Når det er sagt, noen ganger bruker LLM-er også litt uovervåket læring. Dette er som å la barnet utforske et rom fullt av forskjellige leker og lære om dem på egen hånd. Modellen ser på umerkede data, læringsmønstre og strukturer uten å bli fortalt de "riktige" svarene.
Overvåket læring bruker data som er merket med innganger og utganger, i motsetning til uovervåket læring, som ikke bruker merkede utdata.
I et nøtteskall trenes LLM-er hovedsakelig ved hjelp av overvåket læring, men de kan også bruke uovervåket læring for å forbedre sine evner, for eksempel for utforskende analyse og dimensjonalitetsreduksjon.
Hva er datavolumet (i GB) som er nødvendig for å trene opp en stor språkmodell?
En verden av muligheter for taledatagjenkjenning og taleapplikasjoner er enorm, og de brukes i flere bransjer for en mengde applikasjoner.
Å trene en stor språkmodell er ikke en prosess som passer alle, spesielt når det kommer til dataene som trengs. Det kommer an på en haug med ting:
- Modelldesignet.
- Hvilken jobb må den gjøre?
- Datatypen du bruker.
- Hvor godt vil du at den skal prestere?
Når det er sagt, krever opplæring av LLM-er vanligvis en enorm mengde tekstdata. Men hvor massive snakker vi om? Vel, tenk langt utover gigabyte (GB). Vi ser vanligvis på terabyte (TB) eller til og med petabyte (PB) med data.
Tenk på GPT-3, en av de største LLM-ene som finnes. Det trenes på 570 GB tekstdata. Mindre LLM-er trenger kanskje mindre – kanskje 10–20 GB eller til og med 1 GB gigabyte – men det er fortsatt mye.
Men det handler ikke bare om størrelsen på dataene. Kvalitet er også viktig. Dataene må være rene og varierte for å hjelpe modellen å lære effektivt. Og du kan ikke glemme andre viktige brikker i puslespillet, som datakraften du trenger, algoritmene du bruker til trening og maskinvareoppsettet du har. Alle disse faktorene spiller en stor rolle i opplæringen av en LLM.
Fremveksten av store språkmodeller: hvorfor de betyr noe
LLM-er er ikke lenger bare et konsept eller et eksperiment. De spiller i økende grad en kritisk rolle i vårt digitale landskap. Men hvorfor skjer dette? Hva gjør disse LLM-ene så viktige? La oss fordype oss i noen nøkkelfaktorer.
Mestring i å etterligne menneskelig tekst
LLM-er har endret måten vi håndterer språkbaserte oppgaver på. Bygget ved hjelp av robuste maskinlæringsalgoritmer, er disse modellene utstyrt med evnen til å forstå nyansene i menneskelig språk, inkludert kontekst, følelser og til og med sarkasme, til en viss grad. Denne evnen til å etterligne menneskelig språk er ikke bare en nyhet, den har betydelige implikasjoner.
LLMs avanserte tekstgenereringsevner kan forbedre alt fra innholdsskaping til kundeserviceinteraksjoner.
Tenk deg å kunne stille en digital assistent et komplekst spørsmål og få et svar som ikke bare gir mening, men som også er sammenhengende, relevant og levert i en samtaletone. Det er det LLM-er muliggjør. De gir næring til en mer intuitiv og engasjerende menneske-maskin-interaksjon, beriker brukeropplevelser og demokratiserer tilgang til informasjon.
Rimelig datakraft
Fremveksten av LLM-er ville ikke vært mulig uten parallell utvikling innen databehandling. Mer spesifikt har demokratiseringen av beregningsressursene spilt en betydelig rolle i utviklingen og innføringen av LLM-er.
Skybaserte plattformer tilbyr enestående tilgang til dataressurser med høy ytelse. På denne måten kan selv småskalaorganisasjoner og uavhengige forskere trene opp sofistikerte maskinlæringsmodeller.
Dessuten har forbedringer i prosesseringsenheter (som GPUer og TPUer), kombinert med fremveksten av distribuert databehandling, gjort det mulig å trene modeller med milliarder av parametere. Denne økte tilgjengeligheten til datakraft muliggjør vekst og suksess for LLM-er, og fører til mer innovasjon og applikasjoner på feltet.
Skifte forbrukerpreferanser
Forbrukere i dag vil ikke bare ha svar; de ønsker engasjerende og relaterbare interaksjoner. Etter hvert som flere mennesker vokser opp med digital teknologi, er det tydelig at behovet for teknologi som føles mer naturlig og menneskelignende øker. LLM gir en uovertruffen mulighet til å møte disse forventningene. Ved å generere menneskelignende tekst kan disse modellene skape engasjerende og dynamiske digitale opplevelser, som kan øke brukertilfredshet og lojalitet. Enten det er AI-chatbots som gir kundeservice eller taleassistenter som gir nyhetsoppdateringer, innleder LLM-er en æra med AI som forstår oss bedre.
Den ustrukturerte datagullgruven
Ustrukturerte data, som e-poster, innlegg på sosiale medier og kundeanmeldelser, er en skattekiste av innsikt. Det er anslått at over 80% av bedriftsdata er ustrukturert og vokser med en hastighet på 55% per år. Disse dataene er en gullgruve for bedrifter hvis de utnyttes på riktig måte.
LLM-er kommer inn i bildet her, med deres evne til å behandle og gi mening om slike data i stor skala. De kan håndtere oppgaver som sentimentanalyse, tekstklassifisering, informasjonsutvinning og mer, og gir dermed verdifull innsikt.
Enten det er å identifisere trender fra innlegg på sosiale medier eller å måle kundesentiment fra anmeldelser, hjelper LLM-er bedrifter med å navigere i den store mengden ustrukturerte data og ta datadrevne beslutninger.
Det ekspanderende NLP-markedet
Potensialet til LLM-er gjenspeiles i det raskt voksende markedet for naturlig språkbehandling (NLP). Analytikere anslår at NLP-markedet kan utvides fra 11 milliarder dollar i 2020 til over 35 milliarder dollar innen 2026. Men det er ikke bare markedsstørrelsen som utvides. Selve modellene vokser også, både i fysisk størrelse og i antall parametere de håndterer. Utviklingen av LLM-er gjennom årene, som vist i figuren nedenfor (bildekilde: lenke), understreker deres økende kompleksitet og kapasitet.
Populære brukstilfeller av store språkmodeller
Her er noen av de beste og mest utbredte brukstilfellene av LLM:
- Generering av naturlig språktekst: Store språkmodeller (LLMs) kombinerer kraften til kunstig intelligens og datalingvistikk for autonomt å produsere tekster på naturlig språk. De kan imøtekomme ulike brukerbehov, for eksempel skrive artikler, lage sanger eller delta i samtaler med brukere.
- Oversettelse gjennom maskiner: LLM-er kan effektivt brukes til å oversette tekst mellom et hvilket som helst par språk. Disse modellene utnytter dyplæringsalgoritmer som tilbakevendende nevrale nettverk for å forstå den språklige strukturen til både kilde- og målspråk, og dermed lette oversettelsen av kildeteksten til ønsket språk.
- Lage originalt innhold: LLM-er har åpnet muligheter for maskiner for å generere sammenhengende og logisk innhold. Dette innholdet kan brukes til å lage blogginnlegg, artikler og andre typer innhold. Modellene utnytter sin dype læringsopplevelse for å formatere og strukturere innholdet på en ny og brukervennlig måte.
- Analyse av følelser: En spennende anvendelse av store språkmodeller er sentimentanalyse. I dette trenes modellen til å gjenkjenne og kategorisere emosjonelle tilstander og følelser som er tilstede i den kommenterte teksten. Programvaren kan identifisere følelser som positivitet, negativitet, nøytralitet og andre intrikate følelser. Dette kan gi verdifull innsikt i tilbakemeldinger fra kunder og synspunkter om ulike produkter og tjenester.
- Forstå, oppsummere og klassifisere tekst: LLM-er etablerer en levedyktig struktur for AI-programvare for å tolke teksten og dens kontekst. Ved å instruere modellen til å forstå og granske enorme mengder data, gjør LLM-er det mulig for AI-modeller å forstå, oppsummere og til og med kategorisere tekst i forskjellige former og mønstre.
- Svare på spørsmål: Store språkmodeller utstyrer QA-systemer (Question Answering) med muligheten til nøyaktig å oppfatte og svare på en brukers naturlige språkspørring. Populære eksempler på denne brukssaken inkluderer ChatGPT og BERT, som undersøker konteksten til en spørring og siler gjennom en stor samling tekster for å levere relevante svar på brukerspørsmål.
Integrering av sikkerhet og samsvar i LLM-datastrategier
Å bygge inn robuste sikkerhets- og samsvarstiltak i LLM-datainnsamlings- og prosesseringsrammer kan hjelpe deg med å sikre gjennomsiktig, sikker og etisk bruk av data. Denne tilnærmingen omfatter flere nøkkelhandlinger:
- Implementer robust kryptering: Beskytt data i hvile og under overføring ved hjelp av sterke krypteringsmetoder. Dette trinnet beskytter informasjon mot uautorisert tilgang og brudd.
- Etabler tilgangskontroller og autentisering: Sett opp systemer for å verifisere brukeridentiteter og begrense tilgang til data. Det vil sikre at bare autorisert personell kan samhandle med sensitiv informasjon.
- Integrer logg- og overvåkingssystemer: Distribuer systemer for å spore databruk og identifisere potensielle sikkerhetstrusler. Denne proaktive overvåkingen hjelper til med å opprettholde integriteten og sikkerheten til dataøkosystemet.
- Overhold samsvarsstandarder: Følg relevante forskrifter som GDPR, HIPAA og PCI DSS, som styrer datasikkerhet og personvern. Regelmessige revisjoner og kontroller bekrefter samsvar, og sikrer at praksis oppfyller bransjespesifikke juridiske og etiske standarder.
- Angi retningslinjer for bruk av etiske data: Utvikle og håndheve retningslinjer som dikterer rettferdig, transparent og ansvarlig bruk av data. Disse retningslinjene bidrar til å opprettholde interessentenes tillit og støtter et sikkert opplæringsmiljø for LLM-er.
Disse handlingene styrker samlet databehandlingspraksisen for LLM-opplæring. Det bygger et grunnlag av tillit og sikkerhet som kommer alle involverte interessenter til gode.
Finjustering av en stor språkmodell
Finjustering av en stor språkmodell innebærer en grundig annoteringsprosess. Shaip, med sin ekspertise på dette feltet, kan i betydelig grad hjelpe denne bestrebelsen. Her er noen merknadsmetoder som brukes til å trene modeller som ChatGPT:
Part-of-Speech (POS)-tagging
Ord i setninger er merket med sin grammatiske funksjon, slik som verb, substantiv, adjektiver, osv. Denne prosessen hjelper modellen med å forstå grammatikken og koblingene mellom ord.
Navngitt entitetsgjenkjenning (NER)
Navngitte enheter som organisasjoner, steder og personer i en setning er merket. Denne øvelsen hjelper modellen med å tolke den semantiske betydningen av ord og uttrykk og gir mer presise svar.
Sentiment Analyse
Tekstdata tildeles sentimentetiketter som positiv, nøytral eller negativ, og hjelper modellen med å forstå den emosjonelle undertonen til setninger. Den er spesielt nyttig for å svare på spørsmål som involverer følelser og meninger.
Coreference Resolution
Identifisere og løse tilfeller der samme enhet refereres til i forskjellige deler av en tekst. Dette trinnet hjelper modellen å forstå konteksten til setningen, og fører dermed til sammenhengende svar.
Tekstklassifisering
Tekstdata er kategorisert i forhåndsdefinerte grupper som produktanmeldelser eller nyhetsartikler. Dette hjelper modellen med å skjelne sjangeren eller emnet for teksten, og genererer mer relevante svar.
Shaip kan samle opplæringsdata gjennom webcrawling fra ulike sektorer som bank, forsikring, detaljhandel og telekom. Vi kan gi tekstkommentarer (NER, sentimentanalyse, etc.), legge til rette for flerspråklig LLM (oversettelse), og bistå med taksonomioppretting, utvinning/prompt engineering.
Shaip har et omfattende lager av hylledatasett. Vår medisinske datakatalog har en bred samling av avidentifiserte, sikre og kvalitetsdata som er egnet for AI-initiativer, maskinlæringsmodeller og naturlig språkbehandling.
På samme måte er taledatakatalogen vår en skattekiste av høykvalitetsdata perfekt for stemmegjenkjenningsprodukter, noe som muliggjør effektiv opplæring av AI/ML-modeller. Vi har også en imponerende datakatalog med et bredt spekter av bilde- og videodata for ulike bruksområder.
Vi tilbyr til og med åpne datasett i en modifiserbar og praktisk form, gratis, for bruk i AI- og ML-prosjektene dine. Dette enorme AI-databiblioteket gir deg mulighet til å utvikle AI- og ML-modellene dine mer effektivt og nøyaktig.
Shaips datainnsamling og merknadsprosess
Når det gjelder datainnsamling og merknader, Shaip følger en strømlinjeformet arbeidsflyt. Slik ser datainnsamlingsprosessen ut:
Identifikasjon av kildenettsteder
Til å begynne med identifiseres nettsteder ved å bruke utvalgte kilder og nøkkelord som er relevante for dataene som kreves.
Nettskraping
Når de relevante nettstedene er identifisert, bruker Shaip sitt proprietære verktøy for å skrape data fra disse nettstedene.
Tekstforbehandling
De innsamlede dataene gjennomgår innledende behandling, som inkluderer setningsdeling og parsing, noe som gjør den egnet for videre trinn.
merknad
De forhåndsbehandlede dataene er annotert for utvinning av navngitt enhet. Denne prosessen innebærer å identifisere og merke viktige elementer i teksten, som navn på personer, organisasjoner, steder, etc.
Relasjonsutvinning
I det siste trinnet bestemmes typene relasjoner mellom de identifiserte enhetene og kommenteres deretter. Dette hjelper til med å forstå de semantiske sammenhengene mellom ulike komponenter i teksten.
Shaips tilbud
Shaip tilbyr et bredt spekter av tjenester for å hjelpe organisasjoner med å administrere, analysere og få mest mulig ut av dataene deres.
Data Web-skraping
En nøkkeltjeneste som tilbys av Shaip er dataskraping. Dette innebærer utvinning av data fra domenespesifikke URL-er. Ved å bruke automatiserte verktøy og teknikker kan Shaip raskt og effektivt skrape store mengder data fra ulike nettsteder, produktmanualer, teknisk dokumentasjon, nettfora, nettanmeldelser, kundeservicedata, industriregulerende dokumenter osv. Denne prosessen kan være uvurderlig for bedrifter når samle relevante og spesifikke data fra en rekke kilder.
Maskinoversettelse
Utvikle modeller ved å bruke omfattende flerspråklige datasett sammen med tilsvarende transkripsjoner for å oversette tekst på tvers av forskjellige språk. Denne prosessen hjelper til med å demontere språklige hindringer og fremmer tilgjengeligheten til informasjon.
Taksonomi utvinning og opprettelse
Shaip kan hjelpe med taksonomiutvinning og opprettelse. Dette innebærer å klassifisere og kategorisere data i et strukturert format som gjenspeiler relasjonene mellom ulike datapunkter. Dette kan være spesielt nyttig for bedrifter når de skal organisere dataene sine, noe som gjør dem mer tilgjengelige og enklere å analysere. For eksempel, i en e-handelsbedrift, kan produktdata kategoriseres basert på produkttype, merke, pris osv., noe som gjør det enklere for kunder å navigere i produktkatalogen.
Datainnsamling
Datainnsamlingstjenestene våre gir kritiske virkelige eller syntetiske data som er nødvendige for å trene generative AI-algoritmer og forbedre nøyaktigheten og effektiviteten til modellene dine. Dataene er objektive, etisk og ansvarlig hentet, samtidig som personvern og sikkerhet i tankene.
Spørsmål og svar
Spørsmålssvar (QA) er et underfelt av naturlig språkbehandling med fokus på automatisk besvarelse av spørsmål på menneskelig språk. QA-systemer er trent på omfattende tekst og kode, som gjør dem i stand til å håndtere ulike typer spørsmål, inkludert fakta-, definisjons- og meningsbaserte. Domenekunnskap er avgjørende for å utvikle QA-modeller skreddersydd for spesifikke felt som kundestøtte, helsetjenester eller forsyningskjede. Generative QA-tilnærminger lar imidlertid modeller generere tekst uten domenekunnskap, kun avhengig av kontekst.
Teamet vårt av spesialister kan omhyggelig studere omfattende dokumenter eller manualer for å generere spørsmål-svar-par, noe som letter etableringen av generativ AI for bedrifter. Denne tilnærmingen kan effektivt takle brukerhenvendelser ved å hente ut relevant informasjon fra et omfattende korpus. Våre sertifiserte eksperter sørger for produksjon av kvalitetsspørsmål og svar som spenner over ulike emner og domener.
Tekstoppsummering
Spesialistene våre er i stand til å destillere omfattende samtaler eller lange dialoger, og levere kortfattede og innsiktsfulle sammendrag fra omfattende tekstdata.
Tekstgenerering
Tren modeller ved å bruke et bredt datasett med tekst i forskjellige stiler, som nyhetsartikler, skjønnlitteratur og poesi. Disse modellene kan deretter generere ulike typer innhold, inkludert nyhetsartikler, blogginnlegg eller innlegg på sosiale medier, og tilbyr en kostnadseffektiv og tidsbesparende løsning for innholdsskaping.
Talegjenkjenning
Utvikle modeller som er i stand til å forstå talespråk for ulike applikasjoner. Dette inkluderer stemmeaktiverte assistenter, dikteringsprogramvare og sanntidsoversettelsesverktøy. Prosessen innebærer å bruke et omfattende datasett som består av lydopptak av talespråk, sammen med tilhørende transkripsjoner.
Produktanbefalinger
Utvikle modeller ved å bruke omfattende datasett med kundekjøpshistorier, inkludert etiketter som viser til produktene kundene er tilbøyelige til å kjøpe. Målet er å gi presise forslag til kundene, og dermed øke salget og øke kundetilfredsheten.
Bildeteksting
Revolusjoner din bildetolkningsprosess med vår toppmoderne, AI-drevne bildeteksttjeneste. Vi tilfører vitalitet til bilder ved å produsere nøyaktige og kontekstuelt meningsfulle beskrivelser. Dette baner vei for nyskapende engasjement og interaksjonsmuligheter med ditt visuelle innhold for publikum.
Opplæring av tekst-til-tale-tjenester
Vi tilbyr et omfattende datasett som består av lydopptak av menneskelig tale, ideelt for opplæring av AI-modeller. Disse modellene er i stand til å generere naturlige og engasjerende stemmer for applikasjonene dine, og dermed levere en særegen og oppslukende lydopplevelse for brukerne dine.
Vår mangfoldige datakatalog er designet for å imøtekomme en rekke Generative AI Use Cases
Hyllevarekatalog for medisinske data og lisensiering:
- 5 millioner+ registrerer og legelydfiler i 31 spesialiteter
- 2M+ medisinske bilder innen radiologi og andre spesialiteter (MR, CT, USG, XR)
- 30 XNUMX kliniske tekstdokumenter med verdiøkende enheter og relasjonskommentarer
Hyllevarekatalog for taledata og lisensiering:
- 40 50 timer med taledata (100+ språk/XNUMX+ dialekter)
- 55+ emner dekket
- Samplingshastighet – 8/16/44/48 kHz
- Lydtype -Spontane, skriptede, monologer, vekkeord
- Fullt transkriberte lyddatasett på flere språk for menneske-menneske-samtale, menneske-bot, menneske-agent call center-samtale, monologer, taler, podcaster, etc.
Bilde- og videodatakatalog og lisensiering:
- Mat/dokument bildesamling
- Videosamling for hjemmesikkerhet
- Ansiktsbilde/videosamling
- Fakturaer, PO, Kvitteringer Dokumentsamling for OCR
- Bildesamling for deteksjon av kjøretøyskade
- Bildesamling av bilskilt
- Bilinteriør bildesamling
- Bildesamling med bilfører i fokus
- Moterelatert bildesamling
La oss snakke
Ofte stilte spørsmål (FAQ)
DL er et underfelt av ML som bruker kunstige nevrale nettverk med flere lag for å lære komplekse mønstre i data. ML er en undergruppe av AI som fokuserer på algoritmer og modeller som gjør det mulig for maskiner å lære av data. Store språkmodeller (LLM) er en undergruppe av dyp læring og deler felles grunnlag med generativ AI, ettersom begge er komponenter i det bredere feltet dyplæring.
Store språkmodeller, eller LLM-er, er ekspansive og allsidige språkmodeller som i utgangspunktet er forhåndstrent på omfattende tekstdata for å forstå de grunnleggende aspektene ved språk. De finjusteres deretter for spesifikke applikasjoner eller oppgaver, slik at de kan tilpasses og optimaliseres for bestemte formål.
For det første har store språkmodeller evnen til å håndtere et bredt spekter av oppgaver på grunn av deres omfattende opplæring med enorme mengder data og milliarder av parametere.
For det andre viser disse modellene tilpasningsevne ettersom de kan finjusteres med minimale spesifikke felttreningsdata.
Til slutt viser ytelsen til LLM-er kontinuerlig forbedring når ytterligere data og parametere er inkorporert, noe som øker effektiviteten deres over tid.
Spørredesign innebærer å lage en ledetekst som er skreddersydd for den spesifikke oppgaven, for eksempel å spesifisere ønsket utdataspråk i en oversettelsesoppgave. Prompt engineering fokuserer derimot på å optimalisere ytelsen ved å inkorporere domenekunnskap, gi utdataeksempler eller bruke effektive søkeord. Rask design er et generelt konsept, mens prompt engineering er en spesialisert tilnærming. Mens rask design er avgjørende for alle systemer, blir rask konstruksjon avgjørende for systemer som krever høy nøyaktighet eller ytelse.
Det finnes tre typer store språkmodeller. Hver type krever en annen tilnærming til markedsføring.
- Generiske språkmodeller forutsier neste ord basert på språket i treningsdataene.
- Instruksjonsinnstilte modeller er opplært til å forutsi respons på instruksjonene gitt i input.
- Dialoginnstilte modeller er opplært til å ha en dialoglignende samtale ved å generere neste respons.