Големи езикови модели (LLM): Пълно ръководство през 2024 г
Всичко, което трябва да знаете за LLM
Въведение
Някога почесвали ли сте се по главата, учудени от това как изглежда, че Google или Alexa са ви „разбрали“? Или сте открили, че четете компютърно генерирано есе, което звучи зловещо човешко? Не си сам. Време е да дръпнем завесата и да разкрием тайната: големи езикови модели или LLM.
Какви са тези, ще попитате? Мислете за LLM като за скрити магьосници. Те захранват нашите цифрови чатове, разбират нашите объркани фрази и дори пишат като нас. Те трансформират живота ни, превръщайки научната фантастика в реалност.
Това ръководство се отнася за всичко LLM. Ще проучим какво могат да правят, какво не могат и къде се използват. Ще разгледаме как те влияят на всички нас на ясен и прост език.
И така, нека започнем нашето вълнуващо пътешествие в LLM.
За кого е това ръководство?
Това обширно ръководство е за:
- Всички вие, предприемачи и самостоятелни предприемачи, които редовно обработвате огромно количество данни
- AI и машинно обучение или професионалисти, които започват с техники за оптимизиране на процеси
- Мениджъри на проекти, които възнамеряват да внедрят по-бързо време за пускане на пазара за своите модули с AI или продукти, управлявани от AI
- И технологични ентусиасти, които обичат да навлизат в детайлите на слоевете, участващи в процесите на AI.
Какво представляват големите езикови модели?
Големите езикови модели (LLM) са усъвършенствани системи с изкуствен интелект (AI), предназначени да обработват, разбират и генерират човешки текст. Те се основават на техники за задълбочено обучение и са обучени на масивни масиви от данни, обикновено съдържащи милиарди думи от различни източници като уебсайтове, книги и статии. Това обширно обучение позволява на LLM да схванат нюансите на езика, граматиката, контекста и дори някои аспекти на общите познания.
Някои популярни LLM, като GPT-3 на OpenAI, използват тип невронна мрежа, наречена трансформатор, която им позволява да се справят със сложни езикови задачи със забележителна компетентност. Тези модели могат да изпълняват широк спектър от задачи, като например:
- Отговаряне на въпроси
- Обобщаващ текст
- Превод на езици
- Генериране на съдържание
- Дори и участие в интерактивни разговори с потребители
Тъй като LLM продължават да се развиват, те притежават голям потенциал за подобряване и автоматизиране на различни приложения в различни индустрии, от обслужване на клиенти и създаване на съдържание до образование и изследвания. Те обаче също така пораждат етични и обществени опасения, като пристрастно поведение или злоупотреба, които трябва да бъдат разгледани с напредъка на технологиите.
Основни фактори при изграждането на корпус от данни за LLM
Трябва да изградите изчерпателен корпус от данни, за да обучавате успешно езикови модели. Този процес включва събиране на огромно количество данни и гарантиране на тяхното високо качество и уместност. Нека да разгледаме ключовите аспекти, които значително влияят върху разработването на ефективна библиотека с данни за обучение по езикови модели.
Дайте приоритет на качеството на данните пред количеството
Големият набор от данни е основен за обучението на езикови модели. И все пак има голямо значение, придавано на качеството на данните. Моделите, обучени върху обширни, но лошо структурирани данни, могат да доведат до неточни резултати.
Обратно, по-малките, прецизно подбрани набори от данни често водят до превъзходна производителност. Тази реалност показва значението на балансирания подход към събирането на данни. Представителните, разнообразни и подходящи за предвидения обхват на модела данни изискват старателен подбор, почистване и организиране.
Изберете подходящи източници на данни
Изборът на източници на данни трябва да съответства на конкретните цели на приложението на модела.
- Моделите, които генерират диалог, биха имали полза от източници като разговори и интервюта, са безценни.
- Моделите, фокусирани върху генерирането на код, ще се възползват от добре документирани хранилища на кодове.
- Литературните произведения и сценарии предлагат изобилие от учебни материали за тези, които се насочват към творческо писане.
Трябва да включите данни, които обхващат предвидените езици и теми. Помага ви да приспособите модела да работи ефективно в рамките на определената му област.
Използвайте генериране на синтетични данни
Подобряването на вашия набор от данни със синтетични данни може да запълни празнините и да разшири обхвата му. Можете да използвате увеличаване на данни, модели за генериране на текст и генериране, базирано на правила, за да създадете изкуствени данни, които отразяват модели от реалния свят. Тази стратегия разширява разнообразието на обучителния набор, за да подобри устойчивостта на модела и да помогне за намаляване на пристрастията.
Уверете се, че сте проверили качеството на синтетичните данни, така че да допринасят положително за способността на модела да разбира и генерира език в рамките на целевата си област.
Внедрете автоматизирано събиране на данни
Автоматизацията на процеса на събиране на данни улеснява последователното интегриране на свежи, подходящи данни. Този подход рационализира събирането на данни, повишава скалируемостта и насърчава възпроизводимостта.
Можете ефективно да събирате разнообразни набори от данни, като използвате инструменти за уеб скрапиране, API и рамки за поглъщане на данни. Можете да настроите фино тези инструменти, за да се съсредоточите върху висококачествени и подходящи данни. Те оптимизират учебния материал за модела. Трябва непрекъснато да наблюдавате тези автоматизирани системи, за да поддържате тяхната точност и етична почтеност.
Популярни примери за големи езикови модели
Ето няколко видни примера за LLMs, използвани широко в различни индустриални вертикали:
Изображение Източник: Към науката за данните
Разбиране на градивните елементи на големите езикови модели (LLM)
За да разберем напълно възможностите и работата на LLM, е важно да се запознаем с някои ключови концепции. Те включват:
Вграждане на думи
Това се отнася до практиката на превод на думи в цифров формат, който моделите на AI могат да интерпретират. По същество вграждането на думи е езикът на AI. Всяка дума е представена като високомерен вектор, който капсулира нейното семантично значение въз основа на нейния контекст в данните за обучение. Тези вектори позволяват на AI да разбира връзките и приликите между думите, подобрявайки разбирането и производителността на модела.
Механизми на вниманието
Тези усъвършенствани компоненти помагат на AI модела да даде приоритет на определени елементи във входния текст пред други, когато генерира изход. Например, в изречение, изпълнено с различни чувства, механизъм за внимание може да придаде по-голяма тежест на думите, носещи чувство. Тази стратегия позволява на AI да генерира по-контекстуално точни и нюансирани отговори.
Трансформатори
Трансформаторите представляват усъвършенстван тип невронна мрежова архитектура, използвана широко в LLM изследвания. Това, което отличава трансформаторите, е техният механизъм за самовнимание. Този механизъм позволява на модела да претегля и разглежда всички части на входните данни едновременно, а не в последователен ред. Резултатът е подобрение при обработката на дългосрочни зависимости в текста, често срещано предизвикателство при задачите за обработка на естествен език.
Фина настройка
Дори и най-напредналите магистърски програми изискват известно приспособяване, за да превъзхождат конкретни задачи или области. Тук се намесва фината настройка. След като моделът е първоначално обучен на голям набор от данни, той може да бъде допълнително усъвършенстван или „фино настроен“ на по-малък, по-специфичен набор от данни. Този процес позволява на модела да адаптира своите способности за разбиране на общ език към по-специализирана задача или контекст.
Бърз инженеринг
Подканите за въвеждане служат като отправна точка за LLM за генериране на резултати. Ефективното изработване на тези подкани, практика, известна като бързо инженерство, може значително да повлияе на качеството на отговорите на модела. Това е смесица от изкуство и наука, която изисква задълбочено разбиране на това как моделът интерпретира подкани и генерира отговори.
Отклонение
Тъй като LLM се учат от данните, върху които са обучени, всяко пристрастие, присъстващо в тези данни, може да проникне в поведението на модела. Това може да се прояви като дискриминационни или несправедливи тенденции в резултатите на модела. Справянето и смекчаването на тези пристрастия е значително предизвикателство в областта на ИИ и решаващ аспект от разработването на етично стабилни LLMs.
Интерпретируемост
Като се има предвид сложността на LLMs, разбирането защо те вземат определени решения или генерират конкретни резултати може да бъде предизвикателство. Тази характеристика, известна като интерпретируемост, е ключова област на текущи изследвания. Подобряването на интерпретируемостта не само помага при отстраняване на неизправности и усъвършенстване на модела, но също така укрепва доверието и прозрачността в AI системите.
Как се обучават LLM моделите?
Обучението на големи езикови модели (LLM) е доста голямо постижение, което включва няколко важни стъпки. Ето опростено, стъпка по стъпка описание на процеса:
- Събиране на текстови данни: Обучението на LLM започва със събирането на огромно количество текстови данни. Тези данни могат да идват от книги, уебсайтове, статии или социални медийни платформи. Целта е да се улови богатото многообразие на човешкия език.
- Почистване на данните: Суровите текстови данни след това се подреждат в процес, наречен предварителна обработка. Това включва задачи като премахване на нежелани знаци, разбиване на текста на по-малки части, наречени токени, и привеждане на всичко във формат, с който моделът може да работи.
- Разделяне на данните: След това чистите данни се разделят на два комплекта. Един набор, данните за обучение, ще се използва за обучение на модела. Другият набор, данните за валидиране, ще се използва по-късно за тестване на производителността на модела.
- Настройка на модела: След това се определя структурата на LLM, известна като архитектура. Това включва избор на типа невронна мрежа и вземане на решение за различни параметри, като например броя на слоевете и скритите единици в мрежата.
- Обучение на модела: Сега започва същинското обучение. Моделът LLM се учи, като разглежда данните за обучението, прави прогнози въз основа на това, което е научил досега, и след това коригира вътрешните си параметри, за да намали разликата между своите прогнози и действителните данни.
- Проверка на модела: Обучението на LLM модела се проверява с помощта на данните за валидиране. Това помага да се види колко добре се представя моделът и да се променят настройките на модела за по-добра производителност.
- Използване на модела: След обучение и оценка моделът LLM е готов за употреба. Вече може да се интегрира в приложения или системи, където ще генерира текст въз основа на нови въведени данни.
- Подобряване на модела: И накрая, винаги има място за подобрение. LLM моделът може да бъде допълнително усъвършенстван с течение на времето, като се използват актуализирани данни или коригиране на настройки въз основа на обратна връзка и използване в реалния свят.
Не забравяйте, че този процес изисква значителни изчислителни ресурси, като мощни процесори и голямо хранилище, както и специализирани познания в машинното обучение. Ето защо обикновено се извършва от специализирани изследователски организации или компании с достъп до необходимата инфраструктура и опит.
LLM разчита ли на контролирано или неконтролирано обучение?
Големите езикови модели обикновено се обучават с помощта на метод, наречен контролирано обучение. С прости думи това означава, че те се учат от примери, които им показват правилните отговори.
Така че, ако подадете изречение на LLM, той се опитва да предвиди следващата дума или фраза въз основа на това, което е научил от примерите. По този начин то се научава как да генерира текст, който има смисъл и отговаря на контекста.
Въпреки това, понякога LLM също използват малко обучение без надзор. Това е като да оставите детето да изследва стая, пълна с различни играчки, и да научи за тях само. Моделът разглежда немаркирани данни, модели на обучение и структури, без да му се казват „правилните“ отговори.
Наблюдаваното обучение използва данни, които са обозначени с входове и изходи, за разлика от неконтролираното обучение, което не използва етикетирани изходни данни.
Накратко, LLM се обучават главно с помощта на контролирано обучение, но те могат да използват и неконтролирано обучение, за да подобрят своите способности, като например за проучвателен анализ и намаляване на размерността.
Какъв е обемът на данните (в GB), необходим за обучение на голям езиков модел?
Светът от възможности за разпознаване на говорни данни и гласови приложения е огромен и те се използват в няколко индустрии за множество приложения.
Обучението на голям езиков модел не е универсален процес, особено що се отнася до необходимите данни. Зависи от куп неща:
- Дизайнът на модела.
- Каква работа трябва да свърши?
- Типът данни, които използвате.
- Колко добре искате да се представи?
Въпреки това обучението на LLM обикновено изисква огромно количество текстови данни. Но за колко масивни говорим? Е, мислете далеч отвъд гигабайтите (GB). Обикновено разглеждаме терабайти (TB) или дори петабайти (PB) данни.
Помислете за GPT-3, един от най-големите LLM наоколо. Обучава се на 570 GB текстови данни. По-малките LLM може да се нуждаят от по-малко – може би 10-20 GB или дори 1 GB гигабайти – но все още е много.
Но не става въпрос само за размера на данните. Качеството също има значение. Данните трябва да бъдат чисти и разнообразни, за да помогнат на модела да се учи ефективно. И не можете да забравите за други ключови части от пъзела, като изчислителната мощност, от която се нуждаете, алгоритмите, които използвате за обучение, и хардуерната настройка, която имате. Всички тези фактори играят голяма роля в обучението на LLM.
Възходът на големите езикови модели: защо имат значение
LLM вече не са просто концепция или експеримент. Те играят все по-важна роля в нашия цифров пейзаж. Но защо се случва това? Какво прави тези LLM толкова важни? Нека се задълбочим в някои ключови фактори.
Майсторство в имитирането на човешки текст
LLM трансформираха начина, по който се справяме със задачи, базирани на език. Създадени с помощта на стабилни алгоритми за машинно обучение, тези модели са оборудвани със способността да разбират нюансите на човешкия език, включително контекст, емоция и дори сарказъм до известна степен. Тази способност за имитиране на човешки език не е просто новост, тя има значителни последици.
Усъвършенстваните способности за генериране на текст на LLM могат да подобрят всичко - от създаването на съдържание до взаимодействията с обслужването на клиенти.
Представете си, че можете да зададете сложен въпрос на дигитален асистент и да получите отговор, който не само има смисъл, но е и последователен, уместен и доставен в разговорен тон. Това позволяват LLMs. Те подхранват по-интуитивно и ангажиращо взаимодействие човек-машина, обогатяват потребителското изживяване и демократизират достъпа до информация.
Достъпна изчислителна мощност
Възходът на LLM не би бил възможен без паралелни разработки в областта на компютрите. По-конкретно, демократизацията на изчислителните ресурси изигра значителна роля в еволюцията и приемането на LLM.
Облачно базираните платформи предлагат безпрецедентен достъп до високопроизводителни изчислителни ресурси. По този начин дори малки организации и независими изследователи могат да обучават сложни модели за машинно обучение.
Нещо повече, подобренията в процесорите (като GPU и TPU), съчетани с нарастването на разпределените изчисления, направиха възможно обучението на модели с милиарди параметри. Тази повишена достъпност на изчислителната мощност дава възможност за растеж и успех на LLM, което води до повече иновации и приложения в областта.
Промяна на предпочитанията на потребителите
Потребителите днес не искат просто отговори; те искат ангажиращи и близки взаимодействия. Тъй като все повече хора израстват с помощта на цифрови технологии, очевидно е, че нуждата от технология, която се усеща по-естествена и подобна на човека, се увеличава. LLM предлагат несравнима възможност да се отговори на тези очаквания. Чрез генериране на човешки текст, тези модели могат да създадат ангажиращи и динамични цифрови изживявания, които могат да увеличат удовлетворението и лоялността на потребителите. Независимо дали става въпрос за чатботове с изкуствен интелект, които предоставят обслужване на клиенти, или гласови асистенти, предоставящи актуализации на новини, LLMs въвеждат ера на AI, който ни разбира по-добре.
Златната мина за неструктурирани данни
Неструктурираните данни, като имейли, публикации в социални медии и отзиви на клиенти, са съкровищница от прозрения. Изчислено е, че над 80% корпоративни данни са неструктурирани и нарастват със скорост от 55% на година. Тези данни са златна мина за бизнеса, ако се използват правилно.
LLMs влизат в игра тук, със способността си да обработват и осмислят такива данни в мащаб. Те могат да се справят със задачи като анализ на настроението, класифициране на текст, извличане на информация и други, като по този начин предоставят ценна информация.
Независимо дали става въпрос за идентифициране на тенденции от публикации в социалните медии или измерване на настроенията на клиентите от рецензии, LLMs помагат на бизнеса да се ориентира в голямото количество неструктурирани данни и да взема решения, базирани на данни.
Разширяващият се НЛП пазар
Потенциалът на LLM се отразява в бързо развиващия се пазар за обработка на естествен език (NLP). Анализаторите прогнозират, че пазарът на НЛП ще се разшири 11 милиарда долара през 2020 г. до над 35 милиарда долара до 2026 г. Но не само размерът на пазара се разширява. Самите модели също растат, както във физически размер, така и в броя на параметрите, които обработват. Еволюцията на LLM през годините, както се вижда на фигурата по-долу (източник на изображението: връзка), подчертава нарастващата им сложност и капацитет.
Популярни случаи на използване на големи езикови модели
Ето някои от най-добрите и най-разпространените случаи на използване на LLM:
- Генериране на текст на естествен език: Големите езикови модели (LLM) съчетават силата на изкуствения интелект и компютърната лингвистика за автономно създаване на текстове на естествен език. Те могат да се погрижат за различни потребителски нужди, като писане на статии, изработване на песни или участие в разговори с потребители.
- Превод чрез машини: LLM могат да се използват ефективно за превод на текст между всяка двойка езици. Тези модели използват алгоритми за дълбоко обучение, като повтарящи се невронни мрежи, за да разберат езиковата структура както на изходния, така и на целевия език, като по този начин улесняват превода на изходния текст на желания език.
- Създаване на оригинално съдържание: LLM откриха възможности за машините да генерират сплотено и логично съдържание. Това съдържание може да се използва за създаване на публикации в блогове, статии и други видове съдържание. Моделите се възползват от своя задълбочен опит в дълбокото обучение, за да форматират и структурират съдържанието по нов и удобен за потребителя начин.
- Анализиране на настроенията: Едно интригуващо приложение на големите езикови модели е анализът на настроението. При това моделът се обучава да разпознава и категоризира емоционалните състояния и чувства, присъстващи в пояснения текст. Софтуерът може да идентифицира емоции като позитивност, негативност, неутралност и други сложни чувства. Това може да осигури ценна информация за обратната връзка и мненията на клиентите относно различни продукти и услуги.
- Разбиране, обобщаване и класифициране на текст: LLM създават жизнеспособна структура за AI софтуер за интерпретиране на текста и неговия контекст. Като инструктират модела да разбира и изследва огромни количества данни, LLM позволяват на AI моделите да разбират, обобщават и дори категоризират текст в различни форми и модели.
- Отговаряне на въпроси: Големите езикови модели оборудват системите за отговаряне на въпроси (QA) с възможността точно да възприемат и отговарят на заявка на естествения език на потребителя. Популярни примери за този случай на употреба включват ChatGPT и BERT, които изследват контекста на заявка и пресяват огромна колекция от текстове, за да предоставят подходящи отговори на потребителски въпроси.
Интегриране на сигурността и съответствието в LLM стратегии за данни
Вграждането на стабилни мерки за сигурност и съответствие в рамки за събиране и обработка на данни за LLM може да ви помогне да осигурите прозрачно, безопасно и етично използване на данните. Този подход включва няколко основни действия:
- Внедрете надеждно криптиране: Защитете данните в покой и в транзит чрез силни методи за криптиране. Тази стъпка защитава информацията от неоторизиран достъп и пробиви.
- Установете контрол на достъпа и удостоверяване: Настройте системи за проверка на самоличността на потребителите и ограничаване на достъпа до данни. Това ще гарантира, че само оторизиран персонал може да взаимодейства с чувствителна информация.
- Интегрирайте системи за регистриране и наблюдение: Внедрете системи за проследяване на използването на данни и идентифициране на потенциални заплахи за сигурността. Това проактивно наблюдение помага за поддържането на целостта и безопасността на екосистемата от данни.
- Придържайте се към стандартите за съответствие: Следвайте съответните разпоредби като GDPR, HIPAA и PCI DSS, които уреждат сигурността и поверителността на данните. Редовните одити и проверки потвърждават съответствието, като гарантират, че практиките отговарят на специфичните за индустрията правни и етични стандарти.
- Задайте насоки за етично използване на данни: Разработете и наложете политики, които диктуват справедливото, прозрачно и отговорно използване на данните. Тези насоки спомагат за поддържане на доверието на заинтересованите страни и поддържат сигурна среда за обучение за LLM.
Тези действия заедно укрепват практиките за управление на данни за обучението по LLM. Той изгражда основа на доверие и сигурност, която е от полза за всички заинтересовани страни.
Фина настройка на голям езиков модел
Фината настройка на голям езиков модел включва щателен процес на анотиране. Shaip, със своя опит в тази област, може значително да подпомогне това начинание. Ето някои методи за анотации, използвани за обучение на модели като ChatGPT:
Маркиране на част от речта (POS).
Думите в изреченията са маркирани с тяхната граматична функция, като глаголи, съществителни, прилагателни и т.н. Този процес подпомага модела при разбирането на граматиката и връзките между думите.
Разпознаване на именуван обект (NER)
Наименуваните обекти като организации, местоположения и хора в рамките на едно изречение се маркират. Това упражнение помага на модела при интерпретирането на семантичните значения на думите и фразите и осигурява по-точни отговори.
Анализ на чувството
На текстовите данни се присвояват етикети за настроение като положително, неутрално или отрицателно, което помага на модела да схване емоционалния оттенък на изреченията. Той е особено полезен при отговаряне на запитвания, включващи емоции и мнения.
Кореферентна резолюция
Идентифициране и разрешаване на случаи, когато един и същи обект се споменава в различни части на текст. Тази стъпка помага на модела да разбере контекста на изречението, като по този начин води до съгласувани отговори.
Класификация на текста
Текстовите данни се категоризират в предварително дефинирани групи като отзиви за продукти или новинарски статии. Това помага на модела да разпознае жанра или темата на текста, генерирайки по-уместни отговори.
Сайп може да събира данни за обучение чрез обхождане на мрежата от различни сектори като банкиране, застраховане, търговия на дребно и телекомуникации. Можем да предоставим текстови пояснения (NER, анализ на настроението и т.н.), да улесним многоезичното LLM (превод) и да помогнем при създаването на таксономия, извличане/бързо инженерство.
Shaip разполага с обширно хранилище от готови набори от данни. Нашият каталог с медицински данни може да се похвали с широка колекция от деидентифицирани, сигурни и качествени данни, подходящи за AI инициативи, модели за машинно обучение и обработка на естествен език.
По подобен начин нашият каталог с речеви данни е съкровищница от висококачествени данни, идеални за продукти за гласово разпознаване, което позволява ефективно обучение на AI/ML модели. Разполагаме и с впечатляващ каталог с данни за компютърно зрение с широк набор от изображения и видео данни за различни приложения.
Ние дори предлагаме отворени набори от данни в модифицируема и удобна форма, безплатно, за използване във вашите AI и ML проекти. Тази огромна библиотека с данни за AI ви дава възможност да разработвате своите AI и ML модели по-ефективно и точно.
Процесът на Shaip за събиране на данни и анотиране
Когато става въпрос за събиране на данни и анотация, Сайп следва рационализиран работен процес. Ето как изглежда процесът на събиране на данни:
Идентифициране на изходните уебсайтове
Първоначално уебсайтовете се определят с помощта на избрани източници и ключови думи, подходящи за изискваните данни.
Уеб изстъргване
След като съответните уебсайтове бъдат идентифицирани, Shaip използва собствения си инструмент за изчерпване на данни от тези сайтове.
Предварителна обработка на текст
Събраните данни преминават първоначална обработка, която включва разделяне на изречения и анализ, което ги прави подходящи за следващи стъпки.
анотация
Предварително обработените данни са анотирани за извличане на именуван обект. Този процес включва идентифициране и етикетиране на важни елементи в текста, като имена на хора, организации, местоположения и т.н.
Извличане на връзка
В последната стъпка се определят и съответно анотират типовете връзки между идентифицираните обекти. Това помага за разбирането на семантичните връзки между различните компоненти на текста.
Предложението на Шайп
Сайп предлага широка гама от услуги, за да помогне на организациите да управляват, анализират и използват максимално своите данни.
Уеб извличане на данни
Една ключова услуга, предлагана от Shaip, е извличането на данни. Това включва извличане на данни от специфични за домейна URL адреси. Чрез използване на автоматизирани инструменти и техники, Shaip може бързо и ефективно да събира големи обеми данни от различни уебсайтове, ръководства за продукти, техническа документация, онлайн форуми, онлайн прегледи, данни за обслужване на клиенти, регулаторни документи на индустрията и т.н. Този процес може да бъде безценен за бизнеса, когато събиране на подходящи и специфични данни от множество източници.
Машинен превод
Разработете модели, като използвате обширни многоезични набори от данни, съчетани със съответните транскрипции за превод на текст на различни езици. Този процес помага за премахването на езиковите пречки и насърчава достъпността на информацията.
Извличане и създаване на таксономия
Shaip може да помогне с извличането и създаването на таксономия. Това включва класифициране и категоризиране на данни в структуриран формат, който отразява връзките между различни точки от данни. Това може да бъде особено полезно за бизнеса при организирането на техните данни, което ги прави по-достъпни и по-лесни за анализ. Например, в бизнес за електронна търговия, данните за продукта могат да бъдат категоризирани въз основа на тип продукт, марка, цена и т.н., което улеснява клиентите да навигират в продуктовия каталог.
Събиране на данни
Нашите услуги за събиране на данни предоставят критични реални или синтетични данни, необходими за обучение на генеративни AI алгоритми и подобряване на точността и ефективността на вашите модели. Данните са безпристрастни, етично и отговорно получени, като същевременно се има предвид поверителността и сигурността на данните.
Въпроси и отговори
Отговарянето на въпроси (QA) е подполе на обработката на естествен език, фокусирано върху автоматично отговаряне на въпроси на човешки език. QA системите се обучават върху обширен текст и код, което им позволява да обработват различни видове въпроси, включително фактически, дефиниционни и базирани на мнения. Познаването на домейна е от решаващо значение за разработването на QA модели, съобразени с конкретни области като поддръжка на клиенти, здравеопазване или верига за доставки. Въпреки това, генеративните QA подходи позволяват на моделите да генерират текст без познания за домейна, разчитайки единствено на контекста.
Нашият екип от специалисти може щателно да проучи изчерпателни документи или ръководства, за да генерира двойки въпрос-отговор, улеснявайки създаването на Generative AI за бизнеса. Този подход може ефективно да се справи с потребителските запитвания чрез извличане на подходяща информация от обширен корпус. Нашите сертифицирани експерти гарантират производството на висококачествени двойки въпроси и отговори, които обхващат различни теми и области.
Резюмиране на текст
Нашите специалисти са в състояние да дестилират изчерпателни разговори или дълги диалози, предоставяйки кратки и проницателни резюмета от обширни текстови данни.
Генериране на текст
Обучете модели, като използвате широк набор от данни от текст в различни стилове, като новинарски статии, художествена литература и поезия. След това тези модели могат да генерират различни типове съдържание, включително новини, записи в блогове или публикации в социални медии, като предлагат рентабилно и спестяващо време решение за създаване на съдържание.
За разпознаване на реч
Разработвайте модели, способни да разбират говоримия език за различни приложения. Това включва гласово активирани асистенти, софтуер за диктовка и инструменти за превод в реално време. Процесът включва използване на изчерпателен набор от данни, състоящ се от аудиозаписи на говорим език, съчетани със съответните им преписи.
Препоръки за продукта
Разработвайте модели, като използвате обширни набори от данни за история на покупките на клиенти, включително етикети, които посочват продуктите, които клиентите са склонни да купуват. Целта е да се предоставят точни предложения на клиентите, като по този начин се стимулират продажбите и се повишава удовлетвореността на клиентите.
Надписи на изображения
Направете революция в процеса на тълкуване на изображения с нашата най-съвременна услуга за надписи на изображения, управлявана от AI. Ние вдъхваме жизненост в снимките, като създаваме точни и контекстуално значими описания. Това проправя пътя за иновативна ангажираност и възможности за взаимодействие с вашето визуално съдържание за вашата аудитория.
Услуги за обучение на текст към говор
Ние предоставяме обширен набор от данни, състоящ се от аудиозаписи на човешка реч, идеални за обучение на AI модели. Тези модели са в състояние да генерират естествени и ангажиращи гласове за вашите приложения, като по този начин предоставят отличително и завладяващо звуково изживяване за вашите потребители.
Нашият разнообразен каталог с данни е предназначен да обслужва многобройни случаи на използване на генеративен AI
Каталог с готови медицински данни и лицензиране:
- 5 милиона+ записи и аудио файлове на лекари в 31 специалности
- 2M+ медицински изображения в радиологията и други специалности (MRIs, CTs, USGs, XRs)
- 30k+ клинични текстови документа с обекти с добавена стойност и анотация на връзката
Каталог с готови речеви данни и лицензиране:
- 40k+ часа речеви данни (50+ езика/100+ диалекта)
- 55+ обхванати теми
- Честота на дискретизация – 8/16/44/48 kHz
- Тип аудио - Спонтанен, сценарий, монолог, думи за събуждане
- Напълно транскрибирани набори от аудио данни на множество езици за разговор човек-човек, човек-бот, разговор в център за обаждания човек-агент, монолози, речи, подкасти и др.
Каталог и лицензиране на данни за изображения и видео:
- Колекция от изображения на храни/ документи
- Видео колекция за домашна сигурност
- Колекция от лицеви изображения/видео
- Фактури, PO, събиране на документи за разписки за OCR
- Колекция от изображения за откриване на щети на превозни средства
- Колекция от изображения на регистрационни табели на превозни средства
- Колекция от изображения на автомобилен интериор
- Колекция от изображения с шофьор на автомобил на фокус
- Колекция от изображения, свързани с модата
Нека поговорим
Често задавани въпроси (често задавани въпроси)
DL е подполе на ML, което използва изкуствени невронни мрежи с множество слоеве, за да научи сложни модели в данните. ML е подгрупа на AI, която се фокусира върху алгоритми и модели, които позволяват на машините да се учат от данни. Големите езикови модели (LLM) са подмножество от задълбочено обучение и споделят обща основа с генеративния AI, тъй като и двата са компоненти на по-широкото поле на задълбочено обучение.
Големите езикови модели, или LLM, са експанзивни и многостранни езикови модели, които първоначално са предварително обучени на обширни текстови данни, за да разберат основните аспекти на езика. След това те се настройват фино за конкретни приложения или задачи, което им позволява да бъдат адаптирани и оптимизирани за конкретни цели.
Първо, големите езикови модели притежават способността да се справят с широк спектър от задачи поради обширното им обучение с огромни количества данни и милиарди параметри.
Второ, тези модели показват адаптивност, тъй като могат да бъдат фино настроени с минимални специфични полеви данни за обучение.
И накрая, производителността на LLMs показва непрекъснато подобрение, когато се включват допълнителни данни и параметри, повишавайки тяхната ефективност с течение на времето.
Дизайнът на подкана включва създаване на подкана, съобразена с конкретната задача, като например указване на желания изходен език в задача за превод. Бързото инженерство, от друга страна, се фокусира върху оптимизиране на производителността чрез включване на знания за домейна, предоставяне на примери за изход или използване на ефективни ключови думи. Бързото проектиране е обща концепция, докато бързото инженерство е специализиран подход. Въпреки че бързото проектиране е от съществено значение за всички системи, бързото инженерство става решаващо за системи, изискващи висока точност или производителност.
Има три вида големи езикови модели. Всеки тип изисква различен подход за популяризиране.
- Генеричните езикови модели предвиждат следващата дума въз основа на езика в данните за обучение.
- Настроените с инструкции модели са обучени да предвиждат отговор на инструкциите, дадени във входа.
- Настроените за диалог модели се обучават да водят разговор, подобен на диалог, като генерират следващия отговор.