Model Bahasa Besar (LLM): Panduan Lengkap pada 2023
Semua yang anda perlu tahu tentang LLM
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.
Faktor Penting dalam Membina Korpus Data LLM
Anda mesti membina korpus data yang komprehensif untuk berjaya melatih model bahasa. Proses ini melibatkan pengumpulan data yang luas dan memastikan kualiti dan perkaitannya yang tinggi. Mari kita lihat aspek utama yang mempengaruhi pembangunan perpustakaan data yang berkesan untuk latihan model bahasa.
Utamakan Kualiti Data Bersama Kuantiti
Set data yang besar adalah asas untuk melatih model bahasa. Namun, terdapat banyak kepentingan yang melekat pada kualiti data. Model yang dilatih mengenai data yang luas tetapi tidak berstruktur mungkin menghasilkan hasil yang tidak tepat.
Sebaliknya, set data yang lebih kecil dan disusun dengan teliti selalunya membawa kepada prestasi yang unggul. Realiti ini menunjukkan kepentingan pendekatan yang seimbang untuk pengumpulan data. Perwakilan data, pelbagai dan berkaitan dengan skop yang dimaksudkan model memerlukan pemilihan, pembersihan dan penyusunan yang teliti.
Pilih Sumber Data yang Sesuai
Pilihan sumber data harus sejajar dengan matlamat aplikasi khusus model.
- Model yang menjana dialog akan mendapat manfaat daripada sumber seperti perbualan dan temu bual adalah tidak ternilai.
- Model yang memfokuskan pada penjanaan kod akan mendapat manfaat daripada repositori kod yang didokumentasikan dengan baik.
- Karya sastera dan skrip menawarkan banyak bahan latihan untuk mereka yang menyasarkan penulisan kreatif.
Anda mesti memasukkan data yang merangkumi bahasa dan topik yang dimaksudkan. Ia membantu anda menyesuaikan model untuk berprestasi dengan berkesan dalam domain yang ditetapkan.
Gunakan Penjanaan Data Sintetik
Meningkatkan set data anda dengan data sintetik boleh mengisi jurang dan memperluaskan julatnya. Anda boleh menggunakan penambahan data, model penjanaan teks dan penjanaan berasaskan peraturan untuk mencipta data tiruan yang mencerminkan corak dunia sebenar. Strategi ini meluaskan kepelbagaian set latihan untuk meningkatkan daya tahan model dan membantu mengurangkan berat sebelah.
Pastikan anda mengesahkan kualiti data sintetik supaya ia menyumbang secara positif kepada keupayaan model untuk memahami dan menjana bahasa dalam domain sasarannya.
Laksanakan Pengumpulan Data Automatik
Automasi untuk proses pengumpulan data memudahkan penyepaduan konsisten data baharu yang relevan. Pendekatan ini memperkemas pemerolehan data, meningkatkan kebolehskalaan dan menggalakkan kebolehulangan.
Anda boleh mengumpul set data pelbagai dengan cekap dengan menggunakan alat mengikis web, API dan rangka kerja pengingesan data. Anda boleh memperhalusi alatan ini untuk memfokus pada data yang berkualiti tinggi dan berkaitan. Mereka mengoptimumkan bahan latihan untuk model. Anda mesti sentiasa memantau sistem automatik ini untuk mengekalkan ketepatan dan integriti etikanya.
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.
Mengintegrasikan Keselamatan dan Pematuhan ke dalam Strategi Data LLM
Membenamkan langkah keselamatan dan pematuhan yang teguh dalam rangka kerja pengumpulan dan pemprosesan data LLM boleh membantu anda memastikan penggunaan data yang telus, selamat dan beretika. Pendekatan ini merangkumi beberapa tindakan utama:
- Laksanakan Penyulitan Teguh: Lindungi data semasa rehat dan dalam transit menggunakan kaedah penyulitan yang kuat. Langkah ini melindungi maklumat daripada akses dan pelanggaran yang tidak dibenarkan.
- Wujudkan Kawalan Akses dan Pengesahan: Sediakan sistem untuk mengesahkan identiti pengguna dan menyekat akses kepada data. Ia akan memastikan bahawa hanya kakitangan yang diberi kuasa boleh berinteraksi dengan maklumat sensitif.
- Mengintegrasikan Sistem Pembalakan dan Pemantauan: Gunakan sistem untuk menjejaki penggunaan data dan mengenal pasti potensi ancaman keselamatan. Pemantauan proaktif ini membantu dalam mengekalkan integriti dan keselamatan ekosistem data.
- Mematuhi Piawaian Pematuhan: Patuhi peraturan yang berkaitan seperti GDPR, HIPAA dan PCI DSS, yang mengawal keselamatan dan privasi data. Audit dan semakan yang kerap mengesahkan pematuhan, memastikan amalan memenuhi piawaian undang-undang dan etika khusus industri.
- Tetapkan Garis Panduan Penggunaan Data Beretika: Membangun dan menguatkuasakan dasar yang menentukan penggunaan data yang adil, telus dan bertanggungjawab. Garis panduan ini membantu mengekalkan kepercayaan pihak berkepentingan dan menyokong persekitaran latihan yang selamat untuk LLM.
Tindakan ini secara kolektif mengukuhkan amalan pengurusan data untuk latihan LLM. Ia membina asas kepercayaan dan keselamatan yang memberi manfaat kepada semua pihak berkepentingan yang terlibat.
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.