Model Bahasa Besar (LLM): Panduan Lengkap pada 2023
Semua yang anda perlu tahu tentang LLM
Jadual Indeks
- Pengenalan
- Apakah Model Bahasa Besar?
- Contoh Popular LLM
- Blok Bangunan LLM
- Bagaimanakah model LLM dilatih?
- LLM bergantung pada Pembelajaran Diselia atau Tanpa Diawasi
- Latih LLM
- Kebangkitan LLM
- Kes Penggunaan LLM yang Popular
- LLM Khusus BFSI
- LLM Khusus Perbankan
- LLM Khusus Insurans
- Penalaan halus LLM
- Soalan Lazim
Muat turun eBook
Pengenalan
Pernah menggaru kepala anda, kagum bagaimana Google atau Alexa seolah-olah 'mendapat' anda? Atau adakah anda mendapati diri anda membaca esei yang dihasilkan oleh komputer yang kelihatan seperti manusia? Kamu tidak keseorangan. Sudah tiba masanya untuk membuka tirai dan mendedahkan rahsia: Model Bahasa Besar atau LLM.
Apakah ini, anda bertanya? Fikirkan LLM sebagai ahli sihir tersembunyi. Mereka memperkasakan sembang digital kami, memahami frasa kacau kami, dan juga menulis seperti kami. Mereka mengubah hidup kita, menjadikan fiksyen sains menjadi kenyataan.
Panduan ini adalah mengenai semua perkara LLM. Kami akan meneroka perkara yang boleh mereka lakukan, perkara yang tidak boleh mereka lakukan dan tempat mereka digunakan. Kami akan mengkaji bagaimana ia memberi kesan kepada kita semua dalam bahasa yang jelas dan mudah.
Jadi, mari kita mulakan perjalanan menarik kita ke LLM.
Panduan ini untuk siapa?
Panduan lengkap ini adalah untuk:
- Anda semua usahawan dan solopreneur yang sering menggunakan banyak data
- AI dan pembelajaran mesin atau profesional yang memulakan teknik pengoptimuman proses
- Pengurus projek yang berhasrat menerapkan masa ke pasaran yang lebih cepat untuk modul AI mereka atau produk yang didorong oleh AI
- Dan peminat teknologi yang suka mengetahui perincian lapisan yang terlibat dalam proses AI.
Apakah Model Bahasa Besar?
Model Bahasa Besar (LLM) ialah sistem kecerdasan buatan (AI) lanjutan yang direka untuk memproses, memahami dan menjana teks seperti manusia. Ia berdasarkan teknik pembelajaran mendalam dan dilatih pada set data besar-besaran, biasanya mengandungi berbilion perkataan daripada pelbagai sumber seperti tapak web, buku dan artikel. Latihan yang meluas ini membolehkan LLM memahami nuansa bahasa, tatabahasa, konteks, dan juga beberapa aspek pengetahuan am.
Beberapa LLM yang popular, seperti GPT-3 OpenAI, menggunakan sejenis rangkaian saraf yang dipanggil pengubah, yang membolehkan mereka mengendalikan tugas bahasa yang kompleks dengan kecekapan yang luar biasa. Model ini boleh melakukan pelbagai tugas, seperti:
- Menjawab soalan
- Merumuskan teks
- Menterjemahkan bahasa
- Menjana kandungan
- Malah melibatkan diri dalam perbualan interaktif dengan pengguna
Apabila LLM terus berkembang, mereka mempunyai potensi besar untuk mempertingkat dan mengautomasikan pelbagai aplikasi merentas industri, daripada perkhidmatan pelanggan dan penciptaan kandungan kepada pendidikan dan penyelidikan. Walau bagaimanapun, mereka juga menimbulkan kebimbangan etika dan masyarakat, seperti tingkah laku berat sebelah atau penyalahgunaan, yang perlu ditangani seiring dengan kemajuan teknologi.
Contoh Popular Model Bahasa Besar
Berikut ialah beberapa contoh utama LLM yang digunakan secara meluas dalam menegak industri yang berbeza:
Imej Source: Ke arah Sains data
Memahami Blok Pembinaan Model Bahasa Besar (LLM)
Untuk memahami sepenuhnya keupayaan dan cara kerja LLM, adalah penting untuk membiasakan diri dengan beberapa konsep utama. Ini termasuk:
Word Embedding
Ini merujuk kepada amalan menterjemah perkataan ke dalam format berangka yang boleh ditafsirkan oleh model AI. Pada dasarnya, pembenaman perkataan ialah bahasa AI. Setiap perkataan diwakili sebagai vektor berdimensi tinggi yang merangkum makna semantiknya berdasarkan konteksnya dalam data latihan. Vektor ini membolehkan AI memahami hubungan dan persamaan antara perkataan, meningkatkan pemahaman dan prestasi model.
Mekanisme Perhatian
Komponen canggih ini membantu model AI mengutamakan elemen tertentu dalam teks input berbanding yang lain apabila menjana output. Sebagai contoh, dalam ayat yang dipenuhi dengan pelbagai sentimen, mekanisme perhatian mungkin memberikan pemberat yang lebih tinggi kepada kata-kata yang mengandungi sentimen. Strategi ini membolehkan AI menjana respons yang lebih tepat dan bernuansa kontekstual.
Transformers
Transformer mewakili jenis seni bina rangkaian saraf lanjutan yang digunakan secara meluas dalam penyelidikan LLM. Apa yang membezakan transformer ialah mekanisme perhatian diri mereka. Mekanisme ini membolehkan model menimbang dan mempertimbangkan semua bahagian data input secara serentak, dan bukannya dalam susunan berurutan. Hasilnya ialah peningkatan dalam mengendalikan kebergantungan jarak jauh dalam teks, cabaran biasa dalam tugas pemprosesan bahasa semula jadi.
Penalaan Baik
Malah LLM yang paling maju memerlukan beberapa jahitan untuk cemerlang dalam tugas atau domain tertentu. Di sinilah penalaan halus berlaku. Selepas model pada mulanya dilatih pada set data yang besar, model itu boleh diperhalusi lagi atau 'ditala halus' pada set data yang lebih kecil dan lebih spesifik. Proses ini membolehkan model menyesuaikan kebolehan pemahaman bahasa umumnya kepada tugas atau konteks yang lebih khusus.
Kejuruteraan Segera
Gesaan input berfungsi sebagai titik permulaan untuk LLM menjana output. Merangka gesaan ini dengan berkesan, amalan yang dikenali sebagai kejuruteraan segera, boleh mempengaruhi kualiti tindak balas model. Ia adalah gabungan seni dan sains yang memerlukan pemahaman yang mendalam tentang cara model mentafsir gesaan dan menjana respons.
Bias
Apabila LLM belajar daripada data yang mereka latih, sebarang berat sebelah yang terdapat dalam data ini boleh menyusup kelakuan model. Ini boleh nyata sebagai kecenderungan diskriminasi atau tidak adil dalam output model. Menangani dan mengurangkan berat sebelah ini merupakan cabaran penting dalam bidang AI dan aspek penting dalam membangunkan LLM yang beretika.
Kebolehtafsiran
Memandangkan kerumitan LLM, memahami sebab mereka membuat keputusan tertentu atau menjana output tertentu boleh menjadi mencabar. Ciri ini, yang dikenali sebagai kebolehtafsiran, adalah bidang utama penyelidikan yang berterusan. Meningkatkan kebolehtafsiran bukan sahaja membantu dalam penyelesaian masalah dan penghalusan model, tetapi ia juga meningkatkan kepercayaan dan ketelusan dalam sistem AI.
Bagaimanakah model LLM dilatih?
Melatih model bahasa besar (LLM) adalah satu kejayaan yang melibatkan beberapa langkah penting. Berikut ialah ringkasan langkah demi langkah proses yang dipermudahkan:
- Mengumpul Data Teks: Latihan LLM bermula dengan pengumpulan sejumlah besar data teks. Data ini boleh datang daripada buku, tapak web, artikel atau platform media sosial. Matlamatnya adalah untuk menangkap kepelbagaian bahasa manusia yang kaya.
- Membersihkan Data: Data teks mentah kemudiannya dikemaskan dalam proses yang dipanggil prapemprosesan. Ini termasuk tugas seperti mengalih keluar aksara yang tidak diingini, memecahkan teks kepada bahagian yang lebih kecil yang dipanggil token dan memasukkan semuanya ke dalam format yang boleh digunakan oleh model.
- Membahagikan Data: Seterusnya, data bersih dibahagikan kepada dua set. Satu set, data latihan, akan digunakan untuk melatih model. Set lain, data pengesahan, akan digunakan kemudian untuk menguji prestasi model.
- Menyediakan Model: Struktur LLM, yang dikenali sebagai seni bina, kemudiannya ditakrifkan. Ini melibatkan pemilihan jenis rangkaian saraf dan memutuskan pelbagai parameter, seperti bilangan lapisan dan unit tersembunyi dalam rangkaian.
- Melatih Model: Latihan sebenar kini bermula. Model LLM belajar dengan melihat data latihan, membuat ramalan berdasarkan perkara yang telah dipelajari setakat ini, dan kemudian melaraskan parameter dalamannya untuk mengurangkan perbezaan antara ramalannya dan data sebenar.
- Menyemak Model: Pembelajaran model LLM disemak menggunakan data pengesahan. Ini membantu untuk melihat prestasi model dan untuk mengubah suai tetapan model untuk prestasi yang lebih baik.
- Menggunakan Model: Selepas latihan dan penilaian, model LLM sedia untuk digunakan. Ia kini boleh disepadukan ke dalam aplikasi atau sistem di mana ia akan menjana teks berdasarkan input baharu yang diberikannya.
- Memperbaiki Model: Akhirnya, sentiasa ada ruang untuk penambahbaikan. Model LLM boleh diperhalusi lagi dari semasa ke semasa, menggunakan data yang dikemas kini atau melaraskan tetapan berdasarkan maklum balas dan penggunaan dunia sebenar.
Ingat, proses ini memerlukan sumber pengiraan yang ketara, seperti unit pemprosesan yang berkuasa dan storan besar, serta pengetahuan khusus dalam pembelajaran mesin. Itulah sebabnya ia biasanya dilakukan oleh organisasi penyelidikan khusus atau syarikat yang mempunyai akses kepada infrastruktur dan kepakaran yang diperlukan.
Adakah LLM Bergantung pada Pembelajaran Diselia atau Tanpa Diawasi?
Model bahasa besar biasanya dilatih menggunakan kaedah yang dipanggil pembelajaran diselia. Secara ringkas, ini bermakna mereka belajar daripada contoh yang menunjukkan kepada mereka jawapan yang betul.
Bayangkan anda sedang mengajar kanak-kanak perkataan dengan menunjukkan gambar kepada mereka. Anda menunjukkan kepada mereka gambar kucing dan menyebut "kucing", dan mereka belajar untuk mengaitkan gambar itu dengan perkataan itu. Begitulah cara pembelajaran yang diselia berfungsi. Model diberikan banyak teks ("gambar") dan output yang sepadan ("perkataan"), dan ia belajar untuk memadankannya.
Jadi, jika anda memberi LLM satu ayat, ia cuba meramalkan perkataan atau frasa seterusnya berdasarkan perkara yang telah dipelajari daripada contoh. Dengan cara ini, ia belajar cara menjana teks yang masuk akal dan sesuai dengan konteks.
Walau bagaimanapun, kadangkala LLM juga menggunakan sedikit pembelajaran tanpa pengawasan. Ini seperti membiarkan kanak-kanak meneroka bilik yang penuh dengan mainan yang berbeza dan belajar tentang mereka sendiri. Model melihat data tidak berlabel, corak pembelajaran dan struktur tanpa diberitahu jawapan yang "betul".
Pembelajaran diselia menggunakan data yang telah dilabelkan dengan input dan output, berbeza dengan pembelajaran tanpa seliaan, yang tidak menggunakan data output berlabel.
Secara ringkasnya, LLM terutamanya dilatih menggunakan pembelajaran terselia, tetapi mereka juga boleh menggunakan pembelajaran tanpa seliaan untuk meningkatkan keupayaan mereka, seperti untuk analisis penerokaan dan pengurangan dimensi.
Apakah Isipadu Data (Dalam GB) yang Diperlukan Untuk Melatih Model Bahasa Besar?
Dunia kemungkinan untuk pengecaman data pertuturan dan aplikasi suara sangat besar, dan ia digunakan dalam beberapa industri untuk banyak aplikasi.
Melatih model bahasa yang besar bukanlah satu proses yang sesuai untuk semua, terutamanya apabila melibatkan data yang diperlukan. Ia bergantung kepada banyak perkara:
- Reka bentuk model.
- Apakah pekerjaan yang perlu dilakukan?
- Jenis data yang anda gunakan.
- Sejauh mana anda mahu ia berprestasi?
Walau bagaimanapun, latihan LLM biasanya memerlukan sejumlah besar data teks. Tetapi betapa besarnya kita bercakap tentang? Baiklah, fikir jauh melebihi gigabait (GB). Kami biasanya melihat pada terabait (TB) atau bahkan petabait (PB) data.
Pertimbangkan GPT-3, salah satu LLM terbesar di sekeliling. Ia dilatih pada 570 GB data teks. LLM yang lebih kecil mungkin memerlukan kurang – mungkin 10-20 GB atau bahkan 1 GB gigabait – tetapi masih banyak.
Tetapi ia bukan hanya mengenai saiz data. Kualiti juga penting. Data perlu bersih dan pelbagai untuk membantu model belajar dengan berkesan. Dan anda tidak boleh melupakan bahagian penting teka-teki yang lain, seperti kuasa pengkomputeran yang anda perlukan, algoritma yang anda gunakan untuk latihan dan persediaan perkakasan yang anda miliki. Semua faktor ini memainkan peranan besar dalam melatih LLM.
Kebangkitan Model Bahasa Besar: Mengapa Ia Penting
LLM bukan lagi sekadar konsep atau percubaan. Mereka semakin memainkan peranan penting dalam landskap digital kami. Tetapi mengapa ini berlaku? Apakah yang menjadikan LLM ini begitu penting? Mari kita mendalami beberapa faktor utama.
Penguasaan dalam Meniru Teks Manusia
LLM telah mengubah cara kami mengendalikan tugas berasaskan bahasa. Dibina menggunakan algoritma pembelajaran mesin yang mantap, model ini dilengkapi dengan keupayaan untuk memahami nuansa bahasa manusia, termasuk konteks, emosi, dan juga sindiran, sedikit sebanyak. Keupayaan untuk meniru bahasa manusia ini bukanlah sesuatu yang baru, ia mempunyai implikasi yang ketara.
Kebolehan penjanaan teks lanjutan LLM boleh meningkatkan segala-galanya daripada penciptaan kandungan kepada interaksi perkhidmatan pelanggan.
Bayangkan anda boleh bertanya soalan rumit kepada pembantu digital dan mendapat jawapan yang bukan sahaja masuk akal, tetapi juga koheren, relevan dan disampaikan dalam nada perbualan. Itulah yang didayakan oleh LLM. Mereka menyemarakkan interaksi mesin manusia yang lebih intuitif dan menarik, memperkayakan pengalaman pengguna dan mendemokrasikan akses kepada maklumat.
Kuasa Pengkomputeran Mampu Milik
Kebangkitan LLM tidak mungkin berlaku tanpa perkembangan selari dalam bidang pengkomputeran. Lebih khusus lagi, pendemokrasian sumber pengiraan telah memainkan peranan penting dalam evolusi dan penggunaan LLM.
Platform berasaskan awan menawarkan akses yang tidak pernah berlaku sebelum ini kepada sumber pengkomputeran berprestasi tinggi. Dengan cara ini, organisasi berskala kecil dan penyelidik bebas boleh melatih model pembelajaran mesin yang canggih.
Selain itu, penambahbaikan dalam unit pemprosesan (seperti GPU dan TPU), digabungkan dengan peningkatan pengkomputeran teragih, telah menjadikannya boleh dilaksanakan untuk melatih model dengan berbilion parameter. Peningkatan kebolehcapaian kuasa pengkomputeran ini membolehkan pertumbuhan dan kejayaan LLM, yang membawa kepada lebih banyak inovasi dan aplikasi dalam bidang ini.
Mengubah Keutamaan Pengguna
Pengguna hari ini bukan sahaja mahukan jawapan; mereka mahukan interaksi yang menarik dan boleh dikaitkan. Apabila semakin ramai orang membesar menggunakan teknologi digital, jelas sekali bahawa keperluan untuk teknologi yang dirasakan lebih semula jadi dan seperti manusia semakin meningkat. LLM menawarkan peluang yang tiada tandingan untuk memenuhi jangkaan ini. Dengan menjana teks seperti manusia, model ini boleh mencipta pengalaman digital yang menarik dan dinamik, yang boleh meningkatkan kepuasan dan kesetiaan pengguna. Sama ada chatbots AI yang menyediakan perkhidmatan pelanggan atau pembantu suara yang menyediakan kemas kini berita, LLM sedang memulakan era AI yang lebih memahami kita.
Lombong Emas Data Tidak Berstruktur
Data tidak berstruktur, seperti e-mel, siaran media sosial dan ulasan pelanggan, adalah harta karun cerapan. Dianggarkan sudah berakhir 80% data perusahaan tidak berstruktur dan berkembang pada kadar 55% setiap tahun. Data ini adalah lombong emas untuk perniagaan jika dimanfaatkan dengan betul.
LLM memainkan peranan di sini, dengan keupayaan mereka untuk memproses dan memahami data sedemikian pada skala. Mereka boleh mengendalikan tugas seperti analisis sentimen, klasifikasi teks, pengekstrakan maklumat dan banyak lagi, dengan itu memberikan cerapan berharga.
Sama ada mengenal pasti arah aliran daripada siaran media sosial atau mengukur sentimen pelanggan daripada ulasan, LLM membantu perniagaan menavigasi sejumlah besar data tidak berstruktur dan membuat keputusan berdasarkan data.
Pasaran NLP yang Berkembang
Potensi LLM dicerminkan dalam pasaran yang berkembang pesat untuk pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Penganalisis mengunjurkan pasaran NLP berkembang daripada $11 bilion pada 2020 kepada lebih $35 bilion menjelang 2026. Tetapi bukan hanya saiz pasaran yang berkembang. Model itu sendiri juga semakin berkembang, dalam saiz fizikal dan dalam bilangan parameter yang dikendalikannya. Evolusi LLM selama ini, seperti yang dilihat dalam rajah di bawah (sumber imej: pautan), menggariskan kerumitan dan kapasitinya yang semakin meningkat.
Kes Penggunaan Popular Model Bahasa Besar
Berikut ialah beberapa kes penggunaan LLM teratas dan paling lazim:
- Menjana Teks Bahasa Asli: Model Bahasa Besar (LLM) menggabungkan kuasa kecerdasan buatan dan linguistik pengiraan untuk menghasilkan teks secara autonomi dalam bahasa semula jadi. Mereka boleh memenuhi keperluan pengguna yang pelbagai seperti menulis artikel, mencipta lagu atau terlibat dalam perbualan dengan pengguna.
- Terjemahan melalui Mesin: LLM boleh digunakan dengan berkesan untuk menterjemah teks antara mana-mana pasangan bahasa. Model ini mengeksploitasi algoritma pembelajaran mendalam seperti rangkaian saraf berulang untuk memahami struktur linguistik kedua-dua bahasa sumber dan bahasa sasaran, dengan itu memudahkan terjemahan teks sumber ke dalam bahasa yang dikehendaki.
- Membuat Kandungan Asal: LLM telah membuka ruang untuk mesin menjana kandungan yang padu dan logik. Kandungan ini boleh digunakan untuk membuat catatan blog, artikel dan jenis kandungan lain. Model memanfaatkan pengalaman pembelajaran mendalam mereka yang mendalam untuk memformat dan menstruktur kandungan dalam cara yang baru dan mesra pengguna.
- Menganalisis Sentimen: Satu aplikasi menarik bagi Model Bahasa Besar ialah analisis sentimen. Dalam hal ini, model dilatih untuk mengenali dan mengkategorikan keadaan emosi dan sentimen yang terdapat dalam teks beranotasi. Perisian ini boleh mengenal pasti emosi seperti positif, negatif, berkecuali, dan sentimen rumit lain. Ini boleh memberikan pandangan yang berharga tentang maklum balas dan pandangan pelanggan tentang pelbagai produk dan perkhidmatan.
- Memahami, Merumus dan Mengelaskan Teks: LLM mewujudkan struktur yang berdaya maju untuk perisian AI untuk mentafsir teks dan konteksnya. Dengan mengarahkan model untuk memahami dan meneliti sejumlah besar data, LLM membolehkan model AI untuk memahami, meringkaskan dan juga mengkategorikan teks dalam pelbagai bentuk dan corak.
- Menjawab Soalan: Model Bahasa Besar melengkapkan sistem Penjawab Soalan (QA) dengan keupayaan untuk memahami dan bertindak balas dengan tepat kepada pertanyaan bahasa semula jadi pengguna. Contoh popular kes penggunaan ini termasuk ChatGPT dan BERT, yang mengkaji konteks pertanyaan dan menapis koleksi teks yang luas untuk menyampaikan respons yang berkaitan kepada soalan pengguna.
Mencipta Model Bahasa Besar Khusus BFSI: Panduan Data Latihan
Untuk membina model bahasa besar yang berkesan untuk sektor perbankan, anda memerlukan jenis data latihan yang betul. Tetapi apa sebenarnya yang diperlukan oleh ini? Mari kita terokai jenis data yang boleh membantu membentuk LLM untuk dunia perbankan.
Bahasa Kewangan
Untuk memulakan, kami memerlukan data yang merangkumi bahasa kewangan. Ini boleh termasuk teks daripada dokumen kewangan seperti laporan tahunan, analisis pasaran, pemfailan peraturan dan artikel berita. LLM boleh memproses jenis maklumat ini untuk mempelajari jargon, konsep dan aliran yang berkaitan dengan sektor perbankan.
Di dalam Domain Perbankan/Insurans
Seterusnya, kami menyelidiki secara spesifik domain perbankan. Di sini, data teks boleh datang daripada tapak web perbankan/insurans, sejarah transaksi, perjanjian pinjaman dan juga penerangan produk kewangan. Data ini membantu LLM memahami butiran perkhidmatan perbankan, prosedur, produk dan istilah unik industri.
Perbualan Pelanggan
Aspek penting mana-mana sektor berasaskan perkhidmatan ialah interaksi pelanggan. Untuk ini, kami boleh menggunakan data teks daripada sembang perkhidmatan pelanggan, e-mel, transkrip panggilan dan maklum balas. Ini membantu LLM memahami bahasa yang digunakan oleh pelanggan, pilihan mereka, pertanyaan biasa dan aduan.
Peraturan dan Pematuhan Menavigasi
Dalam industri perbankan, peraturan dan pematuhan memainkan peranan penting. Data latihan dalam konteks ini ialah teks daripada garis panduan kawal selia, dokumen undang-undang dan mandat pematuhan. Ini melengkapkan LLM untuk memahami persekitaran kawal selia industri perbankan, terma undang-undang dan aspek berkaitan pematuhan.
Cerapan Dijana Pengguna
Data daripada platform dalam talian, di mana pengguna membincangkan topik perbankan dan kewangan, boleh menjadi tidak ternilai. Kandungan yang dijana pengguna daripada forum, blog dan media sosial memberikan pandangan tentang pendapat dan pengalaman pelanggan. Oleh itu, ia membantu LLM memahami sentimen orang ramai terhadap produk dan institusi perbankan.
Di Sebalik Pintu
Akhir sekali, data teks yang dijana dalam syarikat BFSI yang berbeza itu sendiri, seperti laporan dalaman, dasar dan komunikasi, boleh menawarkan cerapan unik. Data ini boleh menjelaskan proses khusus, perkhidmatan dan istilah dalaman bank untuk menjadikan LLM lebih selaras dengan keperluan dan bahasa institusi tertentu.
Kes Penggunaan Penting Model LLM Khusus Perbankan
Model Bahasa Besar khusus perbankan boleh melaksanakan pelbagai fungsi dalam industri perbankan kerana keupayaannya untuk memahami dan menjana bahasa dengan cara seperti manusia. Berikut ialah beberapa cara utama ia boleh digunakan.
Meningkatkan Perkhidmatan Pelanggan
LLM boleh meningkatkan perkhidmatan pelanggan dengan banyaknya dengan mengendalikan sebahagian besar pertanyaan pelanggan. Ia boleh digunakan dalam chatbots atau pembantu maya untuk menjawab soalan tentang perkhidmatan perbankan, menyelesaikan masalah biasa dan memberikan maklumat yang berkaitan dengan cepat. Dengan LLM, institusi perbankan boleh menawarkan sokongan pelanggan 24/7 dan membebaskan ejen manusia daripada tugas rutin untuk membantu mereka menumpukan pada isu yang lebih kompleks.
Menyediakan Syor Diperibadikan
Kecemerlangan LLM terletak pada keupayaan mereka untuk memperibadikan pengalaman perbankan. Menggunakan algoritma kompleks mereka, mereka boleh mendalami data kewangan pelanggan, memahami keperluan dan keutamaan mereka, dan seterusnya mengemukakan cadangan yang sesuai untuk perkhidmatan seperti kad kredit, pinjaman atau akaun simpanan. Ini bermakna pelanggan dibekalkan dengan maklumat yang mereka perlukan untuk membuat keputusan yang terbaik. Lebih-lebih lagi, ini adalah satu kemenangan bagi bank, kerana mereka boleh memanfaatkan cerapan ini untuk menjual dan menjual silang tawaran mereka secara optimum.
Pengesanan penipuan
Apabila ia datang kepada pengesanan penipuan, LLM terbukti sebagai aset yang tidak ternilai. Mereka meneliti data urus niaga dan mahir mengenal pasti anomali yang boleh menandakan aktiviti penipuan yang berpotensi. Lapisan keselamatan tambahan ini menawarkan ketenangan fikiran kepada pelanggan. Bagi bank, menggunakan sistem yang kukuh untuk mencegah penipuan banyak membantu dalam meminimumkan risiko dan memelihara reputasi mereka.
Membantu Pematuhan dan Peraturan
Perbankan adalah sektor yang sangat dikawal selia. LLM boleh membantu bank menavigasi peraturan yang rumit ini dengan menyediakan kemas kini masa nyata tentang perubahan kawal selia, membantu dengan dokumentasi yang diperlukan dan menjawab soalan yang berkaitan dengan isu pematuhan. Ini memastikan bank mengekalkan pematuhan dan mengurangkan risiko denda yang mahal dan kerosakan reputasi.
Memudahkan Perancangan Kewangan
LLM juga boleh membantu pelanggan dengan perancangan kewangan dan belanjawan. Mereka boleh membantu pelanggan membuat rancangan kewangan, menjejaki perbelanjaan dan memberikan petua untuk mencapai matlamat kewangan mereka. Ini menyediakan perkhidmatan yang berharga kepada pelanggan dan membantu mereka menguruskan kewangan mereka dengan lebih berkesan.
Menilai Risiko Kredit
Dalam hal pemberian pinjaman, bank perlu menilai risiko kredit. LLM boleh membantu dengan ini dengan menganalisis pelbagai titik data, seperti skor kredit, sejarah kewangan dan pendapatan. Berdasarkan analisis ini, LLM boleh membantu bank membuat keputusan kredit termaklum, mengurangkan risiko kemungkiran pinjaman.
Mengurus Portfolio Pelaburan
Bagi bank yang menawarkan perkhidmatan pelaburan, LLM boleh menawarkan bantuan yang tidak ternilai. Mereka boleh menganalisis arah aliran pasaran dan memberikan cadangan mengenai peruntukan portfolio. Ini boleh membawa kepada portfolio yang lebih dioptimumkan untuk pelanggan dan membantu mereka dalam mencapai matlamat pelaburan mereka.
Mempromosikan Pendidikan Kewangan
LLM boleh memainkan peranan penting dalam meningkatkan celik kewangan. Mereka boleh menerangkan konsep kewangan yang kompleks dan menyediakan tutorial kepada pelanggan. Ini bukan sahaja memberi kuasa kepada pelanggan untuk membuat keputusan kewangan yang lebih baik tetapi juga memupuk hubungan yang lebih kukuh antara bank dan pelanggannya.
Menyesuaikan Model Bahasa Besar untuk Sektor Insurans: Rangka Tindakan Data Latihan
Melatih model bahasa besar khusus insurans memerlukan data yang pelbagai dan mewakili yang merangkum bahasa dan istilah domain insurans dengan tepat. Berikut ialah pelbagai jenis sumber data yang boleh berfungsi sebagai data latihan yang berharga.
Laman Web Syarikat Insurans
Laman web syarikat insurans adalah harta karun data. Mereka menganjurkan butiran dasar, borang tuntutan dan soalan lazim (Soalan Lazim). Data ini kaya dengan bahasa khusus industri dan boleh membantu LLM memahami nuansa pelbagai polisi insurans dan proses tuntutan. Ia juga memberikan pandangan tentang cara syarikat insurans berinteraksi dengan pelanggan dan menerangkan terma dan konsep yang kompleks.
Penerbitan Industri
Jurnal perdagangan, majalah dan surat berita daripada sektor insurans ialah sumber data latihan yang hebat. Ia mengandungi artikel, kajian kes dan laporan tentang pelbagai aspek insurans, seperti pengunderaitan, penilaian risiko dan pengurusan polisi. Dengan menggunakan data ini, LLM boleh mempelajari tentang arah aliran industri, amalan terbaik dan cabaran yang dihadapi oleh syarikat insurans.
Dokumen Agensi Kawal Selia
Insurans ialah industri yang dikawal ketat. Agensi kerajaan yang bertanggungjawab untuk peraturan ini menerbitkan garis panduan dan peraturan yang boleh berfungsi sebagai data latihan yang berharga. Data ini boleh membantu LLM memahami landskap perundangan dan kawal selia industri insurans untuk memastikan ia memberikan respons yang tepat dan patuh.
Forum Dalam Talian dan Papan Perbincangan
Ruang dalam talian di mana orang ramai membincangkan topik insurans juga bernilai. Mereka menganjurkan perbualan tentang dasar, liputan dan tuntutan. Kandungan jana pengguna ini boleh membantu LLM mempelajari cara pelanggan bercakap tentang insurans, isu yang mereka hadapi dan soalan yang biasa mereka tanya.
Data Tuntutan Insurans
Data tuntutan insurans, seperti borang tuntutan tanpa nama dan nota penyelaras, boleh memberikan cerapan tentang proses tuntutan. Data ini boleh membantu LLM memahami bahasa yang digunakan dalam pemprosesan tuntutan dan faktor berbeza yang terlibat semasa proses tersebut.
Manual Latihan dan Dokumentasi
Syarikat insurans menggunakan manual latihan dan dokumentasi untuk mendidik pekerja mereka. Kandungan ini sesuai untuk melatih LLM, kerana ia menyediakan data komprehensif tentang amalan, polisi dan prosedur insurans dalam format berstruktur dan terperinci.
Kajian Kes dan Dokumen Undang-undang
Kajian kes, keputusan mahkamah dan dokumen undang-undang yang berkaitan dengan tuntutan insurans dan pertikaian menawarkan data latihan yang kaya. Mereka boleh membantu LLM mempelajari bahasa undang-undang dan istilah yang digunakan dalam industri insurans dan memahami cara pertikaian insurans dikendalikan.
Ulasan dan Maklum Balas Pelanggan
Ulasan dan maklum balas pelanggan boleh memberikan data dunia sebenar tentang cara pelanggan melihat polisi dan pengalaman insurans mereka. Data ini boleh membantu LLM mempelajari tentang kebimbangan pelanggan, sentimen dan bahasa yang digunakan untuk membincangkan pengalaman insurans.
Laporan Industri dan Penyelidikan Pasaran
Laporan penyelidikan pasaran dan kajian industri menyediakan data tentang arah aliran pasaran dan pilihan pelanggan. Data ini boleh membantu LLM memahami pasaran insurans yang lebih luas dan sentiasa dikemas kini tentang aliran semasa dan cerapan industri.
Memperhalusi Model Bahasa Besar
Penalaan halus model bahasa yang besar melibatkan proses anotasi yang teliti. Shaip, dengan kepakarannya dalam bidang ini, boleh membantu usaha ini dengan ketara. Berikut ialah beberapa kaedah anotasi yang digunakan untuk melatih model seperti ChatGPT:
Tagging Part-of-Speech (POS).
Perkataan dalam ayat ditandakan dengan fungsi tatabahasanya, seperti kata kerja, kata nama, kata adjektif, dsb. Proses ini membantu model dalam memahami tatabahasa dan kaitan antara perkataan.
Pengiktirafan Entiti Dinamakan (NER)
Entiti bernama seperti organisasi, lokasi dan orang dalam ayat ditanda. Latihan ini membantu model dalam mentafsir makna semantik perkataan dan frasa dan memberikan respons yang lebih tepat.
Analisis Sentimen
Data teks diberikan label sentimen seperti positif, neutral atau negatif, membantu model memahami nada emosi ayat. Ia amat berguna dalam menjawab pertanyaan yang melibatkan emosi dan pendapat.
Resolusi Coreference
Mengenal pasti dan menyelesaikan kejadian di mana entiti yang sama dirujuk dalam bahagian teks yang berbeza. Langkah ini membantu model memahami konteks ayat, dengan itu membawa kepada tindak balas yang koheren.
Pengelasan Teks
Data teks dikategorikan ke dalam kumpulan yang dipratentukan seperti ulasan produk atau artikel berita. Ini membantu model dalam membezakan genre atau topik teks, menghasilkan respons yang lebih berkaitan.
Saip boleh mengumpulkan data latihan melalui rangkak web dari pelbagai sektor seperti perbankan, insurans, runcit dan telekom. Kami boleh menyediakan anotasi teks (NER, analisis sentimen, dll.), memudahkan LLM berbilang bahasa (terjemahan), dan membantu dalam penciptaan taksonomi, pengekstrakan/kejuruteraan segera.
Shaip mempunyai repositori luas set data luar. Katalog data perubatan kami mempunyai koleksi luas data yang tidak dikenal pasti, selamat dan berkualiti yang sesuai untuk inisiatif AI, model pembelajaran mesin dan pemprosesan bahasa semula jadi.
Begitu juga, katalog data pertuturan kami ialah khazanah data berkualiti tinggi yang sesuai untuk produk pengecaman suara, yang membolehkan latihan cekap model AI/ML. Kami juga mempunyai katalog data penglihatan komputer yang mengagumkan dengan pelbagai data imej dan video untuk pelbagai aplikasi.
Kami juga menawarkan set data terbuka dalam bentuk yang boleh diubah suai dan mudah, secara percuma, untuk digunakan dalam projek AI dan ML anda. Pustaka data AI yang luas ini memperkasakan anda untuk membangunkan model AI dan ML anda dengan lebih cekap dan tepat.
Proses Pengumpulan Data dan Anotasi Shaip
Apabila ia datang kepada pengumpulan data dan anotasi, Saip mengikuti aliran kerja yang diperkemas. Begini rupa proses pengumpulan data:
Pengenalpastian Laman Web Sumber
Pada mulanya, tapak web ditentukan menggunakan sumber dan kata kunci terpilih yang berkaitan dengan data yang diperlukan.
Mengikis Web
Setelah tapak web yang berkaitan dikenal pasti, Shaip menggunakan alat proprietarinya untuk mengikis data daripada tapak ini.
Prapemprosesan Teks
Data yang dikumpul menjalani pemprosesan awal, yang merangkumi pemisahan dan penghuraian ayat, menjadikannya sesuai untuk langkah selanjutnya.
Anotasi
Data praproses dianotasi untuk Pengekstrakan Entiti Dinamakan. Proses ini melibatkan mengenal pasti dan melabelkan elemen penting dalam teks, seperti nama orang, organisasi, lokasi, dsb.
Pengekstrakan Perhubungan
Dalam langkah terakhir, jenis perhubungan antara entiti yang dikenal pasti ditentukan dan diberi anotasi sewajarnya. Ini membantu dalam memahami hubungan semantik antara komponen teks yang berbeza.
Tawaran Shaip
Saip menawarkan pelbagai perkhidmatan untuk membantu organisasi mengurus, menganalisis dan memanfaatkan sepenuhnya data mereka.
Data Web-Scraping
Satu perkhidmatan utama yang ditawarkan oleh Shaip ialah pengikisan data. Ini melibatkan pengekstrakan data daripada URL khusus domain. Dengan menggunakan alat dan teknik automatik, Shaip boleh dengan cepat dan cekap mengikis jumlah data yang besar daripada pelbagai tapak web, Manual Produk, Dokumentasi Teknikal, Forum dalam talian, Ulasan Dalam Talian, Data Perkhidmatan Pelanggan, Dokumen Kawal Selia Industri dan lain-lain. Proses ini boleh menjadi tidak ternilai untuk perniagaan apabila mengumpul data yang relevan dan khusus daripada pelbagai sumber.
Terjemahan Mesin
Bangunkan model menggunakan set data berbilang bahasa yang luas dipasangkan dengan transkripsi yang sepadan untuk menterjemah teks merentas pelbagai bahasa. Proses ini membantu merungkai halangan linguistik dan menggalakkan kebolehcapaian maklumat.
Pengekstrakan & Penciptaan Taksonomi
Shaip boleh membantu dengan pengekstrakan dan penciptaan taksonomi. Ini melibatkan pengelasan dan pengkategorian data ke dalam format berstruktur yang mencerminkan hubungan antara titik data yang berbeza. Ini amat berguna untuk perniagaan dalam mengatur data mereka, menjadikannya lebih mudah diakses dan lebih mudah untuk dianalisis. Sebagai contoh, dalam perniagaan e-dagang, data produk mungkin dikategorikan berdasarkan jenis produk, jenama, harga, dsb., menjadikannya lebih mudah untuk pelanggan menavigasi katalog produk.
Pengumpulan Data
Perkhidmatan pengumpulan data kami menyediakan data dunia sebenar atau sintetik kritikal yang diperlukan untuk melatih algoritma AI generatif dan meningkatkan ketepatan dan keberkesanan model anda. Data tidak berat sebelah, beretika dan bersumberkan secara bertanggungjawab sambil mengambil kira privasi dan keselamatan data.
Soal Jawab
Menjawab soalan (QA) ialah subbidang pemprosesan bahasa semula jadi yang tertumpu pada menjawab soalan secara automatik dalam bahasa manusia. Sistem QA dilatih mengenai teks dan kod yang meluas, membolehkan mereka mengendalikan pelbagai jenis soalan, termasuk soalan fakta, definisi dan berasaskan pendapat. Pengetahuan domain adalah penting untuk membangunkan model QA yang disesuaikan dengan bidang tertentu seperti sokongan pelanggan, penjagaan kesihatan atau rantaian bekalan. Walau bagaimanapun, pendekatan QA generatif membenarkan model menjana teks tanpa pengetahuan domain, bergantung semata-mata pada konteks.
Pasukan pakar kami boleh mengkaji dengan teliti dokumen atau manual yang komprehensif untuk menjana pasangan Soalan-Jawapan, memudahkan penciptaan Generatif AI untuk perniagaan. Pendekatan ini boleh menangani pertanyaan pengguna dengan berkesan dengan melombong maklumat berkaitan daripada korpus yang luas. Pakar kami yang diperakui memastikan penghasilan pasangan Soal Jawab berkualiti tinggi yang merangkumi pelbagai topik dan domain.
Ringkasan Teks
Pakar kami mampu menyaring perbualan yang komprehensif atau dialog yang panjang, menyampaikan ringkasan yang ringkas dan bernas daripada data teks yang luas.
Penjanaan Teks
Latih model menggunakan set data luas teks dalam pelbagai gaya, seperti artikel berita, fiksyen dan puisi. Model ini kemudiannya boleh menjana pelbagai jenis kandungan, termasuk berita, entri blog atau siaran media sosial, menawarkan penyelesaian yang menjimatkan kos dan menjimatkan masa untuk penciptaan kandungan.
Pengenalan suara
Membangunkan model yang mampu memahami bahasa pertuturan untuk pelbagai aplikasi. Ini termasuk pembantu yang diaktifkan suara, perisian imlak dan alat terjemahan masa nyata. Proses ini melibatkan penggunaan set data komprehensif yang terdiri daripada rakaman audio bahasa pertuturan, dipasangkan dengan transkrip yang sepadan.
Cadangan Produk
Bangunkan model menggunakan set data yang luas bagi sejarah pembelian pelanggan, termasuk label yang menunjukkan produk yang pelanggan cenderung untuk membeli. Matlamatnya adalah untuk memberikan cadangan yang tepat kepada pelanggan, dengan itu meningkatkan jualan dan meningkatkan kepuasan pelanggan.
Kapsyen Imej
Revolusikan proses tafsiran imej anda dengan perkhidmatan Kapsyen Imej dipacu AI kami yang terkini. Kami menyelitkan daya hidup ke dalam gambar dengan menghasilkan penerangan yang tepat dan bermakna mengikut konteks. Ini membuka jalan untuk kemungkinan penglibatan dan interaksi yang inovatif dengan kandungan visual anda untuk khalayak anda.
Latihan Perkhidmatan Teks-ke-Pertuturan
Kami menyediakan set data yang luas yang terdiri daripada rakaman audio pertuturan manusia, sesuai untuk melatih model AI. Model ini mampu menjana suara semula jadi dan menarik untuk aplikasi anda, sekali gus memberikan pengalaman bunyi yang tersendiri dan mengasyikkan untuk pengguna anda.
Katalog data kami yang pelbagai direka untuk memenuhi pelbagai Kes Penggunaan AI Generatif
Katalog & Pelesenan Data Perubatan Luar Ruangan:
- Fail audio 5M + Rekod dan doktor dalam 31 kepakaran
- 2M + Imej perubatan dalam radiologi & kepakaran lain (MRI, CT, USG, XR)
- Dokumen teks klinikal 30k + dengan entiti nilai tambah dan anotasi hubungan
Katalog Data & Pelesenan Data Ucapan Luar Ruangan:
- 40k+ jam data pertuturan (50+ bahasa/100+ dialek)
- 55+ topik yang diliputi
- Kadar persampelan - 8/16/44/48 kHz
- Jenis audio -Spontan, skrip, monolog, kata bangun tidur
- Set data audio yang ditranskripsi sepenuhnya dalam berbilang bahasa untuk perbualan manusia-manusia, bot manusia, perbualan pusat panggilan ejen manusia, monolog, ucapan, podcast, dsb.
Katalog & Pelesenan Data Imej dan Video:
- Koleksi Gambar Makanan/ Dokumen
- Koleksi Video Keselamatan Rumah
- Koleksi Imej/Video Muka
- Invois, PO, Pengumpulan Dokumen Resit untuk OCR
- Koleksi Imej untuk Pengesanan Kerosakan Kenderaan
- Koleksi Imej Plat Lesen Kenderaan
- Koleksi Imej Dalaman Kereta
- Koleksi Imej dengan Pemandu Kereta dalam Fokus
- Koleksi Imej berkaitan fesyen
Mari berbincang
Soalan-soalan yang kerap ditanya (FAQ)
DL ialah subbidang ML yang menggunakan rangkaian saraf tiruan dengan berbilang lapisan untuk mempelajari corak kompleks dalam data. ML ialah subset AI yang memfokuskan pada algoritma dan model yang membolehkan mesin belajar daripada data. Model bahasa besar (LLM) ialah subset pembelajaran mendalam dan berkongsi asas yang sama dengan AI generatif, kerana kedua-duanya adalah komponen bidang pembelajaran mendalam yang lebih luas.
Model bahasa besar, atau LLM, ialah model bahasa yang luas dan serba boleh yang pada mulanya dilatih terlebih dahulu mengenai data teks yang meluas untuk memahami aspek asas bahasa. Ia kemudiannya diperhalusi untuk aplikasi atau tugas tertentu, membolehkannya disesuaikan dan dioptimumkan untuk tujuan tertentu.
Pertama, model bahasa yang besar mempunyai keupayaan untuk mengendalikan pelbagai tugas kerana latihannya yang meluas dengan jumlah data yang besar dan berbilion parameter.
Kedua, model ini mempamerkan kebolehsuaian kerana ia boleh disesuaikan dengan data latihan lapangan khusus yang minimum.
Akhir sekali, prestasi LLM menunjukkan peningkatan berterusan apabila data dan parameter tambahan digabungkan, meningkatkan keberkesanannya dari semasa ke semasa.
Reka bentuk segera melibatkan penciptaan segera yang disesuaikan dengan tugas tertentu, seperti menentukan bahasa output yang diingini dalam tugas terjemahan. Kejuruteraan segera, sebaliknya, memfokuskan pada mengoptimumkan prestasi dengan menggabungkan pengetahuan domain, menyediakan contoh output atau menggunakan kata kunci yang berkesan. Reka bentuk segera ialah konsep umum, manakala kejuruteraan segera ialah pendekatan khusus. Walaupun reka bentuk segera adalah penting untuk semua sistem, kejuruteraan segera menjadi penting untuk sistem yang memerlukan ketepatan atau prestasi yang tinggi.
Terdapat tiga jenis model bahasa besar. Setiap jenis memerlukan pendekatan yang berbeza untuk mempromosikan.
- Model bahasa generik meramalkan perkataan seterusnya berdasarkan bahasa dalam data latihan.
- Model yang ditala arahan dilatih untuk meramalkan tindak balas kepada arahan yang diberikan dalam input.
- Model yang ditala dialog dilatih untuk mengadakan perbualan seperti dialog dengan menjana respons seterusnya.