Stora språkmodeller (LLM): Komplett guide 2023
Allt du behöver veta om LLM
Ladda ner e-boken
Beskrivning
Har du någonsin kliat dig i huvudet, förvånad över hur Google eller Alexa verkade "få" dig? Eller har du hittat dig själv att läsa en datorgenererad uppsats som låter kusligt mänsklig? Du är inte ensam. Det är dags att dra tillbaka gardinen och avslöja hemligheten: Large Language Models, eller LLMs.
Vad är det här frågar du? Tänk på LLM som dolda guider. De driver våra digitala chattar, förstår våra förvirrade fraser och skriver till och med som oss. De förändrar våra liv och gör science fiction till verklighet.
Den här guiden handlar om allt som rör LLM. Vi kommer att utforska vad de kan göra, vad de inte kan göra och var de används. Vi kommer att undersöka hur de påverkar oss alla i ett enkelt och tydligt språk.
Så låt oss börja vår spännande resa till LLM.
Vem är den här guiden för?
Denna omfattande guide är avsedd för:
- Alla er entreprenörer och solopreneurs som regelbundet knakar enorma mängder data
- AI och maskininlärning eller proffs som kommer igång med processoptimeringstekniker
- Projektledare som tänker implementera en snabbare time-to-market för sina AI-moduler eller AI-drivna produkter
- Och teknikentusiaster som gillar att komma in i detaljerna i de lager som är involverade i AI-processer.
Vad är stora språkmodeller?
Large Language Models (LLM) är avancerade system för artificiell intelligens (AI) designade för att bearbeta, förstå och generera människoliknande text. De är baserade på tekniker för djupinlärning och utbildade på massiva datauppsättningar, som vanligtvis innehåller miljarder ord från olika källor som webbplatser, böcker och artiklar. Denna omfattande utbildning gör det möjligt för LLM:er att förstå nyanserna av språk, grammatik, sammanhang och till och med vissa aspekter av allmän kunskap.
Vissa populära LLMs, som OpenAI:s GPT-3, använder en typ av neurala nätverk som kallas en transformator, som gör att de kan hantera komplexa språkuppgifter med anmärkningsvärd skicklighet. Dessa modeller kan utföra ett brett utbud av uppgifter, såsom:
- Besvarar frågor
- Sammanfattande text
- Översätta språk
- Generera innehåll
- Till och med engagera sig i interaktiva konversationer med användare
När LLM fortsätter att utvecklas har de stor potential för att förbättra och automatisera olika applikationer inom olika branscher, från kundservice och innehållsskapande till utbildning och forskning. Men de väcker också etiska och samhälleliga problem, såsom partiskt beteende eller missbruk, som måste åtgärdas när tekniken går framåt.
Väsentliga faktorer för att konstruera ett LLM-datakorpus
Du måste bygga en omfattande datakorpus för att framgångsrikt träna språkmodeller. Denna process innebär att samla in omfattande data och säkerställa dess höga kvalitet och relevans. Låt oss titta på nyckelaspekterna som avsevärt påverkar utvecklingen av ett effektivt databibliotek för utbildning av språkmodeller.
Prioritera datakvalitet vid sidan av kvantitet
En stor datamängd är grundläggande för att träna språkmodeller. Ändå finns det mycket betydelse för datakvalitet. Modeller som tränas på omfattande men dåligt strukturerade data kan ge felaktiga resultat.
Omvänt leder mindre, noggrant kurerade datamängder ofta till överlägsen prestanda. Denna verklighet visar vikten av en balanserad strategi för datainsamling. Data representativ, mångsidig och relevant för modellens avsedda omfattning kräver noggrant urval, rengöring och organisering.
Välj Lämpliga datakällor
Valet av datakällor bör överensstämma med modellens specifika tillämpningsmål.
- Modeller som genererar dialog skulle dra nytta av källor som samtal och intervjuer är ovärderliga.
- Modeller som fokuserar på kodgenerering kommer att dra nytta av väldokumenterade kodlager.
- Litterära verk och manus erbjuder en mängd utbildningsmaterial för dem som är inriktade på kreativt skrivande.
Du måste inkludera data som spänner över de avsedda språken och ämnena. Det hjälper dig att skräddarsy modellen för att prestera effektivt inom dess angivna domän.
Använd syntetisk datagenerering
Att förbättra din datauppsättning med syntetiska data kan fylla luckor och utöka dess räckvidd. Du kan använda dataökning, textgenereringsmodeller och regelbaserad generering för att skapa artificiell data som återspeglar verkliga mönster. Denna strategi breddar mångfalden av träningsuppsättningen för att förbättra modellens motståndskraft och bidra till att minska fördomar.
Se till att du verifierar den syntetiska datans kvalitet så att den bidrar positivt till modellens förmåga att förstå och generera språk inom sin måldomän.
Implementera automatisk datainsamling
Automatisering för datainsamlingsprocessen underlättar konsekvent integrering av färsk, relevant data. Detta tillvägagångssätt effektiviserar datainsamling, ökar skalbarheten och främjar reproducerbarhet.
Du kan effektivt samla in olika datauppsättningar genom att använda webbskrapningsverktyg, API:er och ramverk för datainmatning. Du kan finjustera dessa verktyg för att fokusera på relevanta data av hög kvalitet. De optimerar utbildningsmaterialet för modellen. Du måste kontinuerligt övervaka dessa automatiserade system för att bibehålla deras noggrannhet och etiska integritet.
Populära exempel på stora språkmodeller
Här är några framträdande exempel på LLM:er som används i stor utsträckning i olika branschvertikaler:
Bild Källa: Mot datavetenskap
Förstå byggstenarna i stora språkmodeller (LLM)
För att till fullo förstå möjligheter och funktioner hos LLM:er är det viktigt att bekanta oss med några nyckelbegrepp. Dessa inkluderar:
Inbäddning av ord
Detta syftar på praxis att översätta ord till ett numeriskt format som AI-modeller kan tolka. I huvudsak är ordinbäddning AI:s språk. Varje ord representeras som en högdimensionell vektor som kapslar in dess semantiska betydelse baserat på dess sammanhang i träningsdata. Dessa vektorer tillåter AI att förstå relationer och likheter mellan ord, vilket förbättrar modellens förståelse och prestanda.
Uppmärksamhetsmekanismer
Dessa sofistikerade komponenter hjälper AI-modellen att prioritera vissa element i inmatningstexten framför andra när en utdata genereras. Till exempel, i en mening fylld med olika känslor, kan en uppmärksamhetsmekanism ge högre vikt åt de sentimentbärande orden. Denna strategi gör det möjligt för AI att generera mer kontextuellt korrekta och nyanserade svar.
Transformatorer
Transformatorer representerar en avancerad typ av neural nätverksarkitektur som används flitigt i LLM-forskning. Det som skiljer transformatorer åt är deras självuppmärksamhetsmekanism. Denna mekanism gör det möjligt för modellen att väga och beakta alla delar av indata samtidigt, snarare än i sekventiell ordning. Resultatet är en förbättring av hanteringen av långväga beroenden i texten, en vanlig utmaning i naturliga språkbehandlingsuppgifter.
Finjustering
Även de mest avancerade LLM:erna kräver viss anpassning för att utmärka sig i specifika uppgifter eller domäner. Det är här finjustering kommer in. Efter att en modell först har tränats på en stor datamängd kan den förfinas ytterligare eller "finjusteras" på en mindre, mer specifik datauppsättning. Denna process tillåter modellen att anpassa sina generaliserade språkförståelseförmågor till en mer specialiserad uppgift eller kontext.
Snabb ingenjörskonst
Inmatningsmeddelanden fungerar som utgångspunkten för LLM:er för att generera utdata. Att skapa dessa meddelanden effektivt, en praxis som kallas prompt engineering, kan i hög grad påverka kvaliteten på modellens svar. Det är en blandning av konst och vetenskap som kräver en stor förståelse för hur modellen tolkar uppmaningar och genererar svar.
Bias
När LLM:er lär sig av data de är utbildade på, kan alla fördomar som finns i dessa data infiltrera modellens beteende. Detta kan visa sig som diskriminerande eller orättvisa tendenser i modellens resultat. Att ta itu med och mildra dessa fördomar är en betydande utmaning inom området AI och en avgörande aspekt av att utveckla etiskt sunda LLM:er.
tolkningsbarhet
Med tanke på komplexiteten hos LLM kan det vara svårt att förstå varför de fattar vissa beslut eller genererar specifika resultat. Denna egenskap, känd som tolkningsbarhet, är ett nyckelområde i pågående forskning. Att förbättra tolkningsbarheten hjälper inte bara till vid felsökning och modellförfining, utan det stärker också förtroendet och transparensen i AI-system.
Hur tränas LLM-modeller?
Att träna stora språkmodeller (LLM) är en bra bedrift som involverar flera avgörande steg. Här är en förenklad, steg-för-steg genomgång av processen:
- Samla in textdata: Att träna en LLM börjar med insamlingen av en stor mängd textdata. Dessa data kan komma från böcker, webbplatser, artiklar eller sociala medieplattformar. Syftet är att fånga det mänskliga språkets rika mångfald.
- Rensa upp data: Råtextdata städas sedan i en process som kallas förbearbetning. Detta inkluderar uppgifter som att ta bort oönskade tecken, bryta ner texten i mindre delar som kallas tokens och få det hela till ett format som modellen kan arbeta med.
- Dela upp data: Därefter delas rena data upp i två uppsättningar. En uppsättning, träningsdata, kommer att användas för att träna modellen. Den andra uppsättningen, valideringsdata, kommer att användas senare för att testa modellens prestanda.
- Konfigurera modellen: Strukturen för LLM, känd som arkitekturen, definieras sedan. Det handlar om att välja typ av neurala nätverk och bestämma olika parametrar, såsom antalet lager och dolda enheter inom nätverket.
- Utbildning av modellen: Själva träningen börjar nu. LLM-modellen lär sig genom att titta på träningsdata, göra förutsägelser baserat på vad den har lärt sig hittills och sedan justera sina interna parametrar för att minska skillnaden mellan dess förutsägelser och den faktiska data.
- Kontrollerar modellen: LLM-modellens inlärning kontrolleras med hjälp av valideringsdata. Detta hjälper till att se hur bra modellen presterar och att justera modellens inställningar för bättre prestanda.
- Använda modellen: Efter utbildning och utvärdering är LLM-modellen redo att användas. Den kan nu integreras i applikationer eller system där den kommer att generera text baserat på nya indata som den har getts.
- Förbättra modellen: Slutligen finns det alltid utrymme för förbättringar. LLM-modellen kan förfinas ytterligare över tid, med hjälp av uppdaterad data eller justering av inställningar baserat på feedback och verklig användning.
Kom ihåg att denna process kräver betydande beräkningsresurser, såsom kraftfulla bearbetningsenheter och stor lagring, samt specialiserad kunskap inom maskininlärning. Det är därför det vanligtvis görs av dedikerade forskningsorganisationer eller företag med tillgång till nödvändig infrastruktur och expertis.
Förlitar sig LLM på övervakat eller oövervakat lärande?
Stora språkmodeller tränas vanligtvis med en metod som kallas övervakat lärande. Enkelt uttryckt betyder det att de lär sig av exempel som visar dem rätt svar.
Föreställ dig att du lär ett barn ord genom att visa dem bilder. Du visar dem en bild av en katt och säger "katt", och de lär sig att associera den bilden med ordet. Det är så övervakat lärande fungerar. Modellen får massor av text (”bilderna”) och motsvarande utdata (”orden”), och den lär sig att matcha dem.
Så om du matar en LLM med en mening försöker den förutsäga nästa ord eller fras baserat på vad den har lärt sig från exemplen. På så sätt lär den sig hur man skapar text som är vettig och passar sammanhanget.
Som sagt, ibland använder LLMs också lite oövervakat lärande. Det är som att låta barnet utforska ett rum fullt av olika leksaker och lära sig om dem på egen hand. Modellen tittar på omärkta data, inlärningsmönster och strukturer utan att få de "rätta" svaren.
Övervakad inlärning använder data som har märkts med in- och utdata, i motsats till oövervakad inlärning, som inte använder märkt utdata.
I ett nötskal utbildas LLMs huvudsakligen med hjälp av övervakat lärande, men de kan också använda oövervakat lärande för att förbättra sin förmåga, till exempel för utforskande analys och dimensionsreduktion.
Vilken datavolym (i GB) krävs för att träna en stor språkmodell?
En värld av möjligheter för taldataigenkänning och röstapplikationer är enorm, och de används i flera branscher för en uppsjö av applikationer.
Att träna en stor språkmodell är inte en process som passar alla, särskilt när det kommer till den data som behövs. Det beror på en massa saker:
- Modellens design.
- Vilket jobb behöver den göra?
- Typen av data du använder.
- Hur bra vill du att den ska prestera?
Som sagt, utbildning av LLM kräver vanligtvis en enorm mängd textdata. Men hur massiva pratar vi om? Tja, tänk långt bortom gigabyte (GB). Vi tittar vanligtvis på terabyte (TB) eller till och med petabyte (PB) data.
Tänk på GPT-3, en av de största LLM:erna som finns. Det tränas på 570 GB textdata. Mindre LLM kan behöva mindre – kanske 10-20 GB eller till och med 1 GB gigabyte – men det är fortfarande mycket.
Men det handlar inte bara om storleken på datan. Kvalitet spelar också roll. Datan måste vara ren och varierad för att modellen ska lära sig effektivt. Och du kan inte glömma andra viktiga pusselbitar, som den datorkraft du behöver, algoritmerna du använder för träning och hårdvaruinställningen du har. Alla dessa faktorer spelar en stor roll i utbildningen av en LLM.
Uppkomsten av stora språkmodeller: varför de är viktiga
LLM är inte längre bara ett koncept eller ett experiment. De spelar en allt mer avgörande roll i vårt digitala landskap. Men varför händer detta? Vad är det som gör dessa LLM så viktiga? Låt oss fördjupa oss i några nyckelfaktorer.
Behärskning av att efterlikna mänsklig text
LLM:er har förändrat sättet vi hanterar språkbaserade uppgifter. Dessa modeller är byggda med robusta maskininlärningsalgoritmer och är utrustade med förmågan att förstå nyanserna i mänskligt språk, inklusive sammanhang, känslor och till och med sarkasm, till viss del. Denna förmåga att efterlikna mänskligt språk är inte bara en nyhet, den har betydande implikationer.
LLMs avancerade textgenereringsförmåga kan förbättra allt från innehållsskapande till kundtjänstinteraktioner.
Föreställ dig att kunna ställa en komplex fråga till en digital assistent och få ett svar som inte bara är vettigt, utan också är sammanhängande, relevant och levereras i en konversationston. Det är vad LLMs möjliggör. De underblåser en mer intuitiv och engagerande interaktion mellan människa och maskin, berikar användarupplevelser och demokratiserar tillgången till information.
Prisvärd datorkraft
Framväxten av LLM skulle inte ha varit möjlig utan parallell utveckling inom dataområdet. Mer specifikt har demokratiseringen av beräkningsresurser spelat en betydande roll i utvecklingen och antagandet av LLM:er.
Molnbaserade plattformar erbjuder oöverträffad tillgång till högpresterande datorresurser. På så sätt kan även småskaliga organisationer och oberoende forskare träna sofistikerade modeller för maskininlärning.
Dessutom har förbättringar i bearbetningsenheter (som GPU:er och TPU:er), i kombination med uppkomsten av distribuerad datoranvändning, gjort det möjligt att träna modeller med miljarder parametrar. Denna ökade tillgänglighet för datorkraft möjliggör tillväxt och framgång för LLM, vilket leder till mer innovation och tillämpningar på området.
Ändra konsumentinställningar
Konsumenter idag vill inte bara ha svar; de vill ha engagerande och relaterbar interaktion. När fler människor växer upp med digital teknik, är det uppenbart att behovet av teknik som känns mer naturlig och människolik ökar. LLM erbjuder en oöverträffad möjlighet att möta dessa förväntningar. Genom att generera människoliknande text kan dessa modeller skapa engagerande och dynamiska digitala upplevelser, vilket kan öka användarnas tillfredsställelse och lojalitet. Oavsett om det är AI-chatbots som tillhandahåller kundservice eller röstassistenter som tillhandahåller nyhetsuppdateringar, inleder LLM:er en era av AI som förstår oss bättre.
Den ostrukturerade dataguldgruvan
Ostrukturerad data, som e-postmeddelanden, inlägg på sociala medier och kundrecensioner, är en skattkammare av insikter. Det uppskattas att över 80% av företagsdata är ostrukturerad och växer i en takt av 55% per år. Denna data är en guldgruva för företag om den utnyttjas på rätt sätt.
LLM:er kommer in i bilden här, med deras förmåga att bearbeta och förstå sådan data i stor skala. De kan hantera uppgifter som sentimentanalys, textklassificering, informationsextraktion med mera, vilket ger värdefulla insikter.
Oavsett om det handlar om att identifiera trender från inlägg på sociala medier eller mäta kundernas sentiment från recensioner, hjälper LLM företag att navigera i den stora mängden ostrukturerad data och fatta datadrivna beslut.
Den expanderande NLP-marknaden
LLMs potential återspeglas i den snabbt växande marknaden för naturlig språkbehandling (NLP). Analytiker räknar med att NLP-marknaden kan expandera från 11 miljarder dollar 2020 till över 35 miljarder dollar 2026. Men det är inte bara marknadsstorleken som växer. Modellerna i sig växer också, både i fysisk storlek och i antal parametrar de hanterar. Utvecklingen av LLM:er under åren, som visas i figuren nedan (bildkälla: länk), understryker deras ökande komplexitet och kapacitet.
Populära användningsfall av stora språkmodeller
Här är några av de vanligaste och vanligaste användningsfallen av LLM:
- Generera text på naturligt språk: Large Language Models (LLM) kombinerar kraften hos artificiell intelligens och beräkningslingvistik för att självständigt producera texter på naturligt språk. De kan tillgodose olika användarbehov som att skriva artiklar, skapa låtar eller delta i konversationer med användare.
- Översättning genom maskiner: LLM:er kan effektivt användas för att översätta text mellan alla språkpar. Dessa modeller utnyttjar algoritmer för djupinlärning som återkommande neurala nätverk för att förstå den språkliga strukturen för både käll- och målspråk, och därigenom underlätta översättningen av källtexten till det önskade språket.
- Skapa originalinnehåll: LLM har öppnat vägar för maskiner att generera sammanhängande och logiskt innehåll. Detta innehåll kan användas för att skapa blogginlägg, artiklar och andra typer av innehåll. Modellerna utnyttjar sin djupa djuplärande erfarenhet för att formatera och strukturera innehållet på ett nytt och användarvänligt sätt.
- Analysera känslor: En spännande tillämpning av stora språkmodeller är sentimentanalys. I detta är modellen tränad att känna igen och kategorisera känslomässiga tillstånd och känslor som finns i den kommenterade texten. Programvaran kan identifiera känslor som positivitet, negativitet, neutralitet och andra intrikata känslor. Detta kan ge värdefulla insikter om kundfeedback och synpunkter på olika produkter och tjänster.
- Förstå, sammanfatta och klassificera text: LLM:er etablerar en hållbar struktur för AI-programvara för att tolka texten och dess sammanhang. Genom att instruera modellen att förstå och granska stora mängder data gör LLM-modeller det möjligt för AI-modeller att förstå, sammanfatta och till och med kategorisera text i olika former och mönster.
- Besvarar frågor: Stora språkmodeller utrustar QA-system (Question Answering) med förmågan att korrekt uppfatta och svara på en användares naturliga språkfråga. Populära exempel på detta användningsfall inkluderar ChatGPT och BERT, som undersöker sammanhanget för en fråga och sållar igenom en stor samling texter för att ge relevanta svar på användarfrågor.
Integrering av säkerhet och efterlevnad i LLM-datastrategier
Genom att bädda in robusta säkerhets- och efterlevnadsåtgärder inom LLM-datainsamlings- och bearbetningsramverk kan du säkerställa en transparent, säker och etisk användning av data. Detta tillvägagångssätt omfattar flera nyckelåtgärder:
- Implementera robust kryptering: Skydda data i vila och under överföring med hjälp av starka krypteringsmetoder. Detta steg skyddar information från obehörig åtkomst och intrång.
- Upprätta åtkomstkontroller och autentisering: Konfigurera system för att verifiera användaridentiteter och begränsa åtkomst till data. Det kommer att säkerställa att endast auktoriserad personal kan interagera med känslig information.
- Integrera loggning och övervakningssystem: Distribuera system för att spåra dataanvändning och identifiera potentiella säkerhetshot. Denna proaktiva övervakning hjälper till att upprätthålla integriteten och säkerheten för dataekosystemet.
- Följ efterlevnadsstandarder: Följ relevanta bestämmelser som GDPR, HIPAA och PCI DSS, som styr datasäkerhet och integritet. Regelbundna revisioner och kontroller verifierar efterlevnad och säkerställer att praxis uppfyller branschspecifika juridiska och etiska standarder.
- Ange riktlinjer för användning av etiska data: Utveckla och tillämpa policyer som dikterar rättvis, transparent och ansvarsfull användning av data. Dessa riktlinjer hjälper till att upprätthålla intressenternas förtroende och stöder en säker utbildningsmiljö för LLM.
Dessa åtgärder stärker tillsammans datahanteringsmetoderna för LLM-utbildning. Det bygger en grund av förtroende och säkerhet som gynnar alla involverade intressenter.
Finjustera en stor språkmodell
Att finjustera en stor språkmodell innebär en noggrann anteckningsprocess. Shaip, med sin expertis inom detta område, kan avsevärt hjälpa denna strävan. Här är några anteckningsmetoder som används för att träna modeller som ChatGPT:
Ordspråksmärkning (POS).
Ord i meningar är taggade med sin grammatiska funktion, såsom verb, substantiv, adjektiv, etc. Denna process hjälper modellen att förstå grammatiken och kopplingarna mellan ord.
Namngiven entitetsigenkänning (NER)
Namngivna enheter som organisationer, platser och personer i en mening är markerade. Denna övning hjälper modellen att tolka den semantiska betydelsen av ord och fraser och ger mer exakta svar.
Sentimentanalys
Textdata tilldelas sentimentetiketter som positiv, neutral eller negativ, vilket hjälper modellen att förstå meningarnas känslomässiga underton. Det är särskilt användbart för att svara på frågor som involverar känslor och åsikter.
Coreference Resolution
Identifiera och lösa fall där samma enhet refereras till i olika delar av en text. Detta steg hjälper modellen att förstå meningen med sammanhanget, vilket leder till sammanhängande svar.
Textklassificering
Textdata kategoriseras i fördefinierade grupper som produktrecensioner eller nyhetsartiklar. Detta hjälper modellen att urskilja genren eller ämnet för texten och genererar mer relevanta svar.
Shaip kan samla utbildningsdata genom webbsökning från olika sektorer som bank, försäkring, detaljhandel och telekom. Vi kan tillhandahålla textkommentarer (NER, sentimentanalys, etc.), underlätta flerspråkig LLM (översättning) och hjälpa till med att skapa taxonomi, extrahera/prompt engineering.
Shaip har ett omfattande förråd av datauppsättningar från hyllan. Vår medicinska datakatalog har en bred samling av avidentifierade, säkra och kvalitetsdata som är lämpliga för AI-initiativ, maskininlärningsmodeller och naturlig språkbehandling.
På samma sätt är vår taldatakatalog en skattkammare av högkvalitativ data perfekt för röstigenkänningsprodukter, vilket möjliggör effektiv träning av AI/ML-modeller. Vi har också en imponerande datakatalog för datorseende med ett brett utbud av bild- och videodata för olika applikationer.
Vi erbjuder till och med öppna datauppsättningar i en modifierbar och bekväm form, kostnadsfritt, för användning i dina AI- och ML-projekt. Detta enorma AI-databibliotek ger dig möjlighet att utveckla dina AI- och ML-modeller mer effektivt och exakt.
Shaips datainsamling och anteckningsprocess
När det gäller datainsamling och anteckningar, Shaip följer ett strömlinjeformat arbetsflöde. Så här ser datainsamlingsprocessen ut:
Identifiering av källwebbplatser
Inledningsvis lokaliseras webbplatser med utvalda källor och nyckelord som är relevanta för den information som krävs.
Webskrapning
När de relevanta webbplatserna har identifierats använder Shaip sitt proprietära verktyg för att skrapa data från dessa webbplatser.
Textförbehandling
Den insamlade informationen genomgår initial bearbetning, vilket inkluderar meningsdelning och analys, vilket gör den lämplig för ytterligare steg.
anteckning
Den förbehandlade datan är kommenterad för Named Entity Extraction. Denna process innebär att identifiera och märka viktiga element i texten, som namn på personer, organisationer, platser, etc.
Relationsextraktion
I det sista steget bestäms typerna av relationer mellan de identifierade enheterna och kommenteras därefter. Detta hjälper till att förstå de semantiska sambanden mellan olika komponenter i texten.
Shaips erbjudande
Shaip erbjuder ett brett utbud av tjänster för att hjälpa organisationer att hantera, analysera och få ut det mesta av sin data.
Datawebbskrapning
En nyckeltjänst som erbjuds av Shaip är dataskrapning. Detta innebär extrahering av data från domänspecifika webbadresser. Genom att använda automatiserade verktyg och tekniker kan Shaip snabbt och effektivt skrapa stora mängder data från olika webbplatser, produktmanualer, teknisk dokumentation, onlineforum, onlinerecensioner, kundtjänstdata, branschreglerande dokument etc. Denna process kan vara ovärderlig för företag när samla in relevant och specifik data från en mängd källor.
Maskinöversättning
Utveckla modeller med hjälp av omfattande flerspråkiga datauppsättningar parade med motsvarande transkriptioner för att översätta text över olika språk. Denna process hjälper till att undanröja språkliga hinder och främjar tillgängligheten till information.
Taxonomy Extraction & Creation
Shaip kan hjälpa till med taxonomiextraktion och skapande. Detta innebär att klassificera och kategorisera data i ett strukturerat format som återspeglar relationerna mellan olika datapunkter. Detta kan vara särskilt användbart för företag att organisera sin data, vilket gör den mer tillgänglig och lättare att analysera. Till exempel, i en e-handelsverksamhet kan produktdata kategoriseras baserat på produkttyp, varumärke, pris, etc., vilket gör det lättare för kunder att navigera i produktkatalogen.
Datainsamling
Våra datainsamlingstjänster tillhandahåller kritisk verklig eller syntetisk data som behövs för att träna generativa AI-algoritmer och förbättra noggrannheten och effektiviteten hos dina modeller. Uppgifterna är opartiska, etiskt och ansvarsfullt inhämtade samtidigt som dataintegritet och säkerhet i åtanke.
Frågor & svar
Question answering (QA) är ett underområde av naturlig språkbehandling som fokuserar på att automatiskt svara på frågor på mänskligt språk. QA-system är utbildade i omfattande text och kod, vilket gör det möjligt för dem att hantera olika typer av frågor, inklusive fakta-, definitions- och åsiktsbaserade. Domänkunskap är avgörande för att utveckla QA-modeller som är skräddarsydda för specifika områden som kundsupport, sjukvård eller försörjningskedja. Generativa QA-metoder gör det dock möjligt för modeller att generera text utan domänkännedom, enbart beroende på sammanhang.
Vårt team av specialister kan noggrant studera omfattande dokument eller manualer för att generera fråga-svar-par, vilket underlättar skapandet av Generativ AI för företag. Detta tillvägagångssätt kan effektivt hantera användarförfrågningar genom att ta fram relevant information från en omfattande korpus. Våra certifierade experter säkerställer produktionen av Q&A-par av högsta kvalitet som spänner över olika ämnen och domäner.
Textsammanfattning
Våra specialister kan destillera omfattande konversationer eller långa dialoger, leverera kortfattade och insiktsfulla sammanfattningar från omfattande textdata.
Textgenerering
Träna modeller med en bred datauppsättning av text i olika stilar, som nyhetsartiklar, skönlitteratur och poesi. Dessa modeller kan sedan generera olika typer av innehåll, inklusive nyhetsartiklar, blogginlägg eller inlägg på sociala medier, och erbjuder en kostnadseffektiv och tidsbesparande lösning för att skapa innehåll.
Taligenkänning
Utveckla modeller som kan förstå talat språk för olika tillämpningar. Detta inkluderar röstaktiverade assistenter, dikteringsprogram och översättningsverktyg i realtid. Processen involverar att använda en omfattande datauppsättning som består av ljudinspelningar av talat språk, parat med deras motsvarande avskrifter.
Produktrekommendationer
Utveckla modeller med hjälp av omfattande datauppsättningar av kundköphistorik, inklusive etiketter som pekar på de produkter som kunderna är benägna att köpa. Målet är att ge exakta förslag till kunderna och därigenom öka försäljningen och öka kundnöjdheten.
Bildtextning
Revolutionera din bildtolkningsprocess med vår toppmoderna, AI-drivna tjänst för bildtextning. Vi ingjuter vitalitet i bilder genom att producera korrekta och kontextuellt meningsfulla beskrivningar. Detta banar väg för innovativa engagemang och interaktionsmöjligheter med ditt visuella innehåll för din publik.
Utbildning av text-till-tal-tjänster
Vi tillhandahåller en omfattande datauppsättning som består av ljudinspelningar av mänskligt tal, perfekt för träning av AI-modeller. Dessa modeller kan generera naturliga och engagerande röster för dina applikationer och på så sätt leverera en distinkt och uppslukande ljudupplevelse för dina användare.
Vår mångsidiga datakatalog är utformad för att tillgodose många användningsfall för Generativ AI
Off-the-Shelf Medical Data Catalog & Licensing:
- 5M + registrerar och läkarens ljudfiler i 31 specialiteter
- 2M + medicinska bilder i radiologi och andra specialiteter (MR, CT, USG, XR)
- 30k + kliniska textdokument med mervärdesenheter och relationsnotering
Off-the-Shelf Taldatakatalog och licensiering:
- Över 40 50 timmar med taldata (100+ språk/XNUMX+ dialekter)
- 55+ ämnen omfattas
- Samplingshastighet - 8/16/44/48 kHz
- Ljudtyp -Spontan, manus, monolog, väckande ord
- Fullständigt transkriberade ljuddatauppsättningar på flera språk för konversation mellan människor, människa-bot, samtal mellan människa och agent, monologer, tal, poddsändningar, etc.
Bild- och videodatakatalog och licensiering:
- Mat/dokument bildsamling
- Videosamling för hemsäkerhet
- Ansiktsbild/videosamling
- Fakturor, PO, kvitton Dokumentinsamling för OCR
- Bildsamling för upptäckt av fordonsskador
- Bildsamling för fordonsnummerskylt
- Bilinteriör bildsamling
- Bildsamling med bilförare i fokus
- Moderelaterad bildsamling
Låt oss prata
Vanliga frågor (FAQ)
DL är ett underområde av ML som använder artificiella neurala nätverk med flera lager för att lära sig komplexa mönster i data. ML är en delmängd av AI som fokuserar på algoritmer och modeller som gör det möjligt för maskiner att lära av data. Stora språkmodeller (LLM) är en delmängd av djupinlärning och delar gemensam grund med generativ AI, eftersom båda är komponenter i det bredare fältet djupinlärning.
Stora språkmodeller, eller LLM, är expansiva och mångsidiga språkmodeller som initialt är förtränade på omfattande textdata för att förstå de grundläggande aspekterna av språk. De finjusteras sedan för specifika applikationer eller uppgifter, vilket gör att de kan anpassas och optimeras för särskilda ändamål.
För det första har stora språkmodeller förmågan att hantera ett brett spektrum av uppgifter på grund av deras omfattande utbildning med enorma mängder data och miljarder parametrar.
För det andra uppvisar dessa modeller anpassningsförmåga eftersom de kan finjusteras med minimala specifika fältträningsdata.
Slutligen visar prestandan för LLMs kontinuerliga förbättringar när ytterligare data och parametrar införlivas, vilket förbättrar deras effektivitet över tiden.
Snabbdesign innebär att skapa en prompt som är skräddarsydd för den specifika uppgiften, till exempel att specificera önskat utdataspråk i en översättningsuppgift. Snabb ingenjörskonst, å andra sidan, fokuserar på att optimera prestanda genom att införliva domänkunskap, tillhandahålla utdataexempel eller använda effektiva nyckelord. Snabb design är ett allmänt koncept, medan snabb ingenjörskonst är ett specialiserat tillvägagångssätt. Även om snabb design är avgörande för alla system, blir snabb konstruktion avgörande för system som kräver hög noggrannhet eller prestanda.
Det finns tre typer av stora språkmodeller. Varje typ kräver olika sätt att marknadsföra.
- Generiska språkmodeller förutsäger nästa ord baserat på språket i träningsdatan.
- Instruktionsinställda modeller är tränade att förutsäga svar på instruktionerna som ges i inmatningen.
- Dialoginställda modeller tränas för att ha en dialogliknande konversation genom att generera nästa svar.