Modelau Iaith Mawr (LLM): Canllaw Cyflawn yn 2023
Popeth sydd angen i chi ei wybod am LLM
Tabl Mynegai
- Cyflwyniad
- Beth yw Modelau Iaith Mawr?
- Ffactorau Hanfodol
- Enghreifftiau Poblogaidd o LLM
- Blociau Adeiladu LLMs
- Sut mae modelau LLM yn cael eu hyfforddi?
- Mae LLM yn dibynnu ar Ddysgu dan Oruchwyliaeth neu Ddysgu Heb Oruchwyliaeth
- Hyfforddwch LLM
- Cynnydd LLM
- Achosion Defnydd Poblogaidd o LLM
- Diogelwch a Chydymffurfiaeth
- Cywiro LLM
- Cwestiynau Cyffredin
Dadlwythwch eLyfr
Cyflwyniad
Ydych chi erioed wedi crafu'ch pen, wedi rhyfeddu sut roedd Google neu Alexa i'w gweld yn eich 'cael' chi? Neu ydych chi wedi cael eich hun yn darllen traethawd a gynhyrchwyd gan gyfrifiadur sy'n swnio'n iasol ddynol? Nid ydych chi ar eich pen eich hun. Mae'n bryd tynnu'r llen yn ôl a datgelu'r gyfrinach: Modelau Iaith Mawr, neu LLMs.
Beth yw rhain, ti'n gofyn? Meddyliwch am LLMs fel dewiniaid cudd. Maent yn pweru ein sgyrsiau digidol, yn deall ein hymadroddion dryslyd, a hyd yn oed yn ysgrifennu fel ni. Maen nhw'n trawsnewid ein bywydau, gan wneud ffuglen wyddonol yn realiti.
Mae'r canllaw hwn ar bopeth LLM. Byddwn yn archwilio'r hyn y gallant ei wneud, yr hyn na allant ei wneud, a ble y cânt eu defnyddio. Byddwn yn archwilio sut maen nhw'n effeithio ar bob un ohonom mewn iaith blaen a syml.
Felly, gadewch i ni ddechrau ein taith gyffrous i LLMs.
Ar gyfer pwy mae'r Canllaw hwn?
Mae'r canllaw helaeth hwn ar gyfer:
- Eich holl entrepreneuriaid a solopreneurs sy'n crensian llawer iawn o ddata yn rheolaidd
- AI a dysgu â pheiriannau neu weithwyr proffesiynol sy'n dechrau gyda thechnegau optimeiddio prosesau
- Rheolwyr prosiect sy'n bwriadu gweithredu amser-i-farchnad cyflymach ar gyfer eu modiwlau AI neu gynhyrchion sy'n cael eu gyrru gan AI
- A selogion technoleg sy'n hoffi mynd i mewn i fanylion yr haenau sy'n ymwneud â phrosesau AI.
Beth yw Modelau Iaith Mawr?
Mae Modelau Iaith Mawr (LLMs) yn systemau deallusrwydd artiffisial datblygedig (AI) sydd wedi'u cynllunio i brosesu, deall a chynhyrchu testun tebyg i ddyn. Maent yn seiliedig ar dechnegau dysgu dwfn ac wedi'u hyfforddi ar setiau data enfawr, fel arfer yn cynnwys biliynau o eiriau o ffynonellau amrywiol fel gwefannau, llyfrau, ac erthyglau. Mae'r hyfforddiant helaeth hwn yn galluogi LLMs i ddeall naws iaith, gramadeg, cyd-destun, a hyd yn oed rhai agweddau ar wybodaeth gyffredinol.
Mae rhai LLMs poblogaidd, fel GPT-3 OpenAI, yn defnyddio math o rwydwaith niwral a elwir yn drawsnewidydd, sy'n caniatáu iddynt drin tasgau iaith cymhleth gyda hyfedredd rhyfeddol. Gall y modelau hyn gyflawni ystod eang o dasgau, megis:
- Ateb cwestiynau
- Crynhoi testun
- Cyfieithu ieithoedd
- Cynhyrchu cynnwys
- Hyd yn oed yn cymryd rhan mewn sgyrsiau rhyngweithiol gyda defnyddwyr
Wrth i LLMs barhau i esblygu, mae ganddynt botensial mawr i wella ac awtomeiddio cymwysiadau amrywiol ar draws diwydiannau, o wasanaeth cwsmeriaid a chreu cynnwys i addysg ac ymchwil. Fodd bynnag, maent hefyd yn codi pryderon moesegol a chymdeithasol, megis ymddygiad rhagfarnllyd neu gamddefnydd, y mae angen mynd i'r afael â hwy wrth i dechnoleg ddatblygu.
Ffactorau Hanfodol wrth Adeiladu Corpws Data LLM
Rhaid i chi adeiladu corpws data cynhwysfawr i hyfforddi modelau iaith yn llwyddiannus. Mae'r broses hon yn cynnwys casglu data helaeth a sicrhau ei ansawdd uchel a'i berthnasedd. Gadewch i ni edrych ar yr agweddau allweddol sy'n dylanwadu'n sylweddol ar ddatblygiad llyfrgell ddata effeithiol ar gyfer hyfforddiant model iaith.
Blaenoriaethu Ansawdd Data Ochr yn ochr â Nifer
Mae set ddata fawr yn hanfodol ar gyfer hyfforddi modelau iaith. Eto i gyd, mae llawer o arwyddocâd yn gysylltiedig ag ansawdd data. Gall modelau sydd wedi'u hyfforddi ar ddata helaeth ond sydd wedi'i strwythuro'n wael arwain at ganlyniadau anghywir.
I'r gwrthwyneb, mae setiau data llai sydd wedi'u curadu'n fanwl yn aml yn arwain at berfformiad gwell. Mae'r realiti hwn yn dangos pwysigrwydd dull cytbwys o gasglu data. Mae data cynrychioliadol, amrywiol, ac sy'n berthnasol i gwmpas arfaethedig y model yn gofyn am ddethol, glanhau a threfnu diwyd.
Dewiswch Ffynonellau Data Priodol
Dylai'r dewis o ffynonellau data gyd-fynd â nodau cymhwyso penodol y model.
- Byddai modelau sy'n cynhyrchu deialog yn elwa o ffynonellau fel sgyrsiau a chyfweliadau yn amhrisiadwy.
- Bydd modelau sy'n canolbwyntio ar gynhyrchu cod yn elwa o ystorfeydd cod sydd wedi'u dogfennu'n dda.
- Mae gweithiau llenyddol a sgriptiau yn cynnig cyfoeth o ddeunydd hyfforddi i'r rhai sy'n targedu ysgrifennu creadigol.
Rhaid i chi gynnwys data sy'n rhychwantu'r ieithoedd a'r pynciau a fwriedir. Mae'n eich helpu i deilwra'r model i berfformio'n effeithiol o fewn ei barth dynodedig.
Defnyddio Cynhyrchu Data Synthetig
Gall gwella eich set ddata gyda data synthetig lenwi bylchau ac ymestyn ei ystod. Gallwch ddefnyddio ategiad data, modelau cynhyrchu testun, a chynhyrchu ar sail rheolau i greu data artiffisial sy'n adlewyrchu patrymau'r byd go iawn. Mae'r strategaeth hon yn ehangu amrywiaeth y set hyfforddi i wella gwytnwch y model a helpu i leihau rhagfarnau.
Sicrhewch eich bod yn gwirio ansawdd y data synthetig fel ei fod yn cyfrannu'n gadarnhaol at allu'r model i ddeall a chynhyrchu iaith o fewn ei faes targed.
Gweithredu Casglu Data Awtomataidd
Mae awtomeiddio ar gyfer y broses casglu data yn hwyluso integreiddio cyson o ddata ffres, perthnasol. Mae'r dull hwn yn symleiddio caffael data, yn rhoi hwb i scalability, ac yn hyrwyddo atgynhyrchu.
Gallwch chi gasglu setiau data amrywiol yn effeithlon trwy ddefnyddio offer sgrapio gwe, APIs, a fframweithiau amlyncu data. Gallwch chi fireinio'r offer hyn i ganolbwyntio ar ddata perthnasol o ansawdd uchel. Maent yn gwneud y gorau o'r deunydd hyfforddi ar gyfer y model. Rhaid i chi fonitro'r systemau awtomataidd hyn yn barhaus i gynnal eu cywirdeb a'u cywirdeb moesegol.
Enghreifftiau Poblogaidd o Fodelau Iaith Mawr
Dyma rai enghreifftiau amlwg o LLMs a ddefnyddir yn eang mewn gwahanol fertigol diwydiant:
Ffynhonnell Delwedd: Tuag at Wyddoniaeth Data
Deall Blociau Adeiladu Modelau Iaith Mawr (LLMs)
Er mwyn deall galluoedd a gweithrediadau LLMs yn llawn, mae'n bwysig ymgyfarwyddo â rhai cysyniadau allweddol. Mae’r rhain yn cynnwys:
Gwreiddio Geiriau
Mae hyn yn cyfeirio at yr arfer o gyfieithu geiriau i fformat rhifiadol y gall modelau AI ddehongli. Yn y bôn, mewnosod geiriau yw iaith yr AI. Cynrychiolir pob gair fel fector dimensiwn uchel sy'n crynhoi ei ystyr semantig yn seiliedig ar ei gyd-destun yn y data hyfforddi. Mae'r fectorau hyn yn galluogi'r AI i ddeall y berthynas a'r tebygrwydd rhwng geiriau, gan wella dealltwriaeth a pherfformiad y model.
Mecanweithiau Sylw
Mae'r cydrannau soffistigedig hyn yn helpu'r model AI i flaenoriaethu rhai elfennau o fewn y testun mewnbwn dros eraill wrth gynhyrchu allbwn. Er enghraifft, mewn brawddeg wedi'i llenwi â theimladau amrywiol, gallai mecanwaith sylw roi mwy o bwysau i'r geiriau sy'n dwyn teimlad. Mae'r strategaeth hon yn galluogi'r AI i gynhyrchu ymatebion mwy cywir a chynnil yn eu cyd-destun.
trawsyrru
Mae trawsnewidyddion yn cynrychioli math datblygedig o bensaernïaeth rhwydwaith niwral a ddefnyddir yn helaeth mewn ymchwil LLM. Yr hyn sy'n gosod trawsnewidyddion ar wahân yw eu mecanwaith hunan-sylw. Mae'r mecanwaith hwn yn caniatáu i'r model bwyso ac ystyried pob rhan o'r data mewnbwn ar yr un pryd, yn hytrach nag mewn trefn ddilyniannol. Y canlyniad yw gwelliant yn y modd yr ymdrinnir â dibyniaethau hirdymor yn y testun, her gyffredin mewn tasgau prosesu iaith naturiol.
Tiwnio Gain
Mae hyd yn oed yr LLMs mwyaf datblygedig angen rhywfaint o deilwra i ragori mewn tasgau neu barthau penodol. Dyma lle mae mireinio'n dod i mewn. Ar ôl i fodel gael ei hyfforddi i ddechrau ar set ddata fawr, gellir ei fireinio ymhellach, neu ei 'chywiro' ar set ddata lai, fwy penodol. Mae'r broses hon yn caniatáu i'r model addasu ei alluoedd deall iaith cyffredinol i dasg neu gyd-destun mwy arbenigol.
Peirianneg Brydlon
Mae anogwyr mewnbwn yn fan cychwyn i LLMs gynhyrchu allbynnau. Gall crefftio'r ysgogiadau hyn yn effeithiol, arfer a elwir yn beirianneg brydlon, ddylanwadu'n fawr ar ansawdd ymatebion y model. Mae'n gyfuniad o gelf a gwyddoniaeth sy'n gofyn am ddealltwriaeth frwd o sut mae'r model yn dehongli ysgogiadau ac yn cynhyrchu ymatebion.
Bias
Wrth i LLMs ddysgu o'r data y maent wedi'u hyfforddi arno, gall unrhyw ragfarn sy'n bresennol yn y data hwn ymdreiddio i ymddygiad y model. Gallai hyn amlygu ei hun fel tueddiadau gwahaniaethol neu annheg yng nghynnyrch y model. Mae mynd i’r afael â’r rhagfarnau hyn a’u lliniaru yn her sylweddol ym maes AI ac yn agwedd hollbwysig ar ddatblygu LLMs sy’n foesegol gadarn.
Dehongliad
O ystyried cymhlethdod LLMs, gall deall pam eu bod yn gwneud rhai penderfyniadau neu'n cynhyrchu allbynnau penodol fod yn heriol. Mae'r nodwedd hon, a elwir yn ddehongliad, yn faes allweddol o ymchwil parhaus. Mae gwella dehongliad nid yn unig yn helpu i ddatrys problemau a mireinio modelau, ond mae hefyd yn hybu ymddiriedaeth a thryloywder mewn systemau AI.
Sut mae modelau LLM yn cael eu hyfforddi?
Mae hyfforddi modelau iaith mawr (LLMs) yn dipyn o gamp sy'n cynnwys sawl cam hollbwysig. Dyma ddadansoddiad cam-wrth-gam o'r broses wedi'i symleiddio:
- Casglu Data Testun: Mae hyfforddi LLM yn dechrau gyda chasglu llawer iawn o ddata testun. Gall y data hwn ddod o lyfrau, gwefannau, erthyglau, neu lwyfannau cyfryngau cymdeithasol. Y nod yw dal amrywiaeth gyfoethog iaith ddynol.
- Glanhau'r Data: Yna caiff y data testun crai ei dacluso mewn proses a elwir yn rhagbrosesu. Mae hyn yn cynnwys tasgau fel tynnu nodau diangen, rhannu'r testun yn rhannau llai o'r enw tocynnau, a chael y cyfan i fformat y gall y model weithio gydag ef.
- Rhannu'r Data: Nesaf, rhennir y data glân yn ddwy set. Bydd un set, y data hyfforddi, yn cael ei ddefnyddio i hyfforddi'r model. Defnyddir y set arall, y data dilysu, yn ddiweddarach i brofi perfformiad y model.
- Sefydlu'r Model: Yna caiff strwythur yr LLM, a elwir yn bensaernïaeth, ei ddiffinio. Mae hyn yn cynnwys dewis y math o rwydwaith niwral a phenderfynu ar baramedrau amrywiol, megis nifer yr haenau ac unedau cudd o fewn y rhwydwaith.
- Hyfforddi'r Model: Mae'r hyfforddiant gwirioneddol yn dechrau nawr. Mae'r model LLM yn dysgu trwy edrych ar y data hyfforddi, gwneud rhagfynegiadau yn seiliedig ar yr hyn y mae wedi'i ddysgu hyd yn hyn, ac yna addasu ei baramedrau mewnol i leihau'r gwahaniaeth rhwng ei ragfynegiadau a'r data gwirioneddol.
- Gwirio'r Model: Mae dysgu'r model LLM yn cael ei wirio gan ddefnyddio'r data dilysu. Mae hyn yn helpu i weld pa mor dda y mae'r model yn perfformio ac i addasu gosodiadau'r model ar gyfer perfformiad gwell.
- Defnyddio'r Model: Ar ôl hyfforddi a gwerthuso, mae'r model LLM yn barod i'w ddefnyddio. Bellach gellir ei integreiddio i raglenni neu systemau lle bydd yn cynhyrchu testun yn seiliedig ar fewnbynnau newydd a roddir.
- Gwella'r Model: Yn olaf, mae lle i wella bob amser. Gellir mireinio'r model LLM ymhellach dros amser, gan ddefnyddio data wedi'i ddiweddaru neu addasu gosodiadau yn seiliedig ar adborth a defnydd yn y byd go iawn.
Cofiwch, mae'r broses hon yn gofyn am adnoddau cyfrifiadurol sylweddol, megis unedau prosesu pwerus a storfa fawr, yn ogystal â gwybodaeth arbenigol mewn dysgu peiriannau. Dyna pam y caiff ei wneud fel arfer gan sefydliadau ymchwil penodol neu gwmnïau sydd â mynediad at y seilwaith a'r arbenigedd angenrheidiol.
A yw'r LLM yn Dibynnu ar Ddysgu Dan Oruchwyliaeth neu Ddysgu Heb Oruchwyliaeth?
Fel arfer caiff modelau iaith mawr eu hyfforddi gan ddefnyddio dull a elwir yn ddysgu dan oruchwyliaeth. Yn syml, mae hyn yn golygu eu bod yn dysgu o enghreifftiau sy'n dangos yr atebion cywir iddynt.
Dychmygwch eich bod chi'n dysgu geiriau plentyn trwy ddangos lluniau iddyn nhw. Rydych chi'n dangos llun o gath iddyn nhw ac yn dweud “cath,” ac maen nhw'n dysgu cysylltu'r llun hwnnw â'r gair. Dyna sut mae dysgu dan oruchwyliaeth yn gweithio. Rhoddir llawer o destun i'r model (y “lluniau”) a'r allbynnau cyfatebol (y “geiriau”), ac mae'n dysgu eu paru.
Felly, os ydych chi'n bwydo brawddeg i LLM, mae'n ceisio rhagweld y gair neu'r ymadrodd nesaf yn seiliedig ar yr hyn y mae wedi'i ddysgu o'r enghreifftiau. Fel hyn, mae'n dysgu sut i gynhyrchu testun sy'n gwneud synnwyr ac yn cyd-fynd â'r cyd-destun.
Wedi dweud hynny, weithiau mae LLMs hefyd yn defnyddio ychydig o ddysgu heb oruchwyliaeth. Mae hyn fel gadael i'r plentyn archwilio ystafell yn llawn o wahanol deganau a dysgu amdanynt ar eu pen eu hunain. Mae’r model yn edrych ar ddata heb ei labelu, patrymau dysgu, a strwythurau heb gael gwybod yr atebion “cywir”.
Mae dysgu dan oruchwyliaeth yn defnyddio data sydd wedi'i labelu â mewnbynnau ac allbynnau, yn wahanol i ddysgu heb oruchwyliaeth, nad yw'n defnyddio data allbwn wedi'i labelu.
Yn gryno, caiff LLMs eu hyfforddi'n bennaf gan ddefnyddio dysgu dan oruchwyliaeth, ond gallant hefyd ddefnyddio dysgu heb oruchwyliaeth i wella eu galluoedd, megis ar gyfer dadansoddi archwiliadol a lleihau dimensioldeb.
Beth Yw'r Cyfaint Data (Ym Mhrydain Fawr) Sy'n Angenrheidiol I Hyfforddi Model Iaith Mawr?
Mae byd y posibiliadau ar gyfer adnabod data lleferydd a chymwysiadau llais yn aruthrol, ac maent yn cael eu defnyddio mewn sawl diwydiant ar gyfer llu o gymwysiadau.
Nid yw hyfforddi model iaith mawr yn broses un maint i bawb, yn enwedig o ran y data sydd ei angen. Mae'n dibynnu ar griw o bethau:
- Dyluniad y model.
- Pa waith sydd angen iddo ei wneud?
- Y math o ddata rydych chi'n ei ddefnyddio.
- Pa mor dda ydych chi am iddo berfformio?
Wedi dweud hynny, mae hyfforddi LLMs fel arfer yn gofyn am lawer iawn o ddata testun. Ond pa mor enfawr ydyn ni'n siarad amdano? Wel, meddyliwch ymhell y tu hwnt i gigabeit (GB). Fel arfer rydym yn edrych ar terabytes (TB) neu hyd yn oed petabytes (PB) o ddata.
Ystyriwch GPT-3, un o'r LLMs mwyaf o gwmpas. Mae'n cael ei hyfforddi ar 570 GB o ddata testun. Efallai y bydd angen llai ar LLMs llai - efallai 10-20 GB neu hyd yn oed 1 GB o gigabeit - ond mae'n dal i fod yn llawer.
Ond nid yw'n ymwneud â maint y data yn unig. Mae ansawdd yn bwysig hefyd. Mae angen i'r data fod yn lân ac yn amrywiol er mwyn helpu'r model i ddysgu'n effeithiol. Ac ni allwch anghofio am ddarnau allweddol eraill o'r pos, fel y pŵer cyfrifiadurol sydd ei angen arnoch, yr algorithmau rydych chi'n eu defnyddio ar gyfer hyfforddiant, a'r gosodiad caledwedd sydd gennych. Mae'r holl ffactorau hyn yn chwarae rhan fawr mewn hyfforddi LLM.
Cynnydd Modelau Iaith Mawr: Pam Maen nhw'n Bwysig
Nid cysyniad neu arbrawf yn unig yw LLMs mwyach. Maent yn chwarae rhan hanfodol gynyddol yn ein tirwedd ddigidol. Ond pam mae hyn yn digwydd? Beth sy'n gwneud y LLMs hyn mor bwysig? Gadewch i ni ymchwilio i rai ffactorau allweddol.
Meistrolaeth mewn Dynwared Testun Dynol
Mae LLMs wedi trawsnewid y ffordd yr ydym yn ymdrin â thasgau sy'n seiliedig ar iaith. Wedi'u hadeiladu gan ddefnyddio algorithmau dysgu peirianyddol cadarn, mae gan y modelau hyn y gallu i ddeall naws iaith ddynol, gan gynnwys cyd-destun, emosiwn, a hyd yn oed coegni, i ryw raddau. Nid newydd-deb yn unig yw'r gallu hwn i ddynwared iaith ddynol, mae iddo oblygiadau sylweddol.
Gall galluoedd cynhyrchu testun uwch LLMs wella popeth o greu cynnwys i ryngweithio gwasanaeth cwsmeriaid.
Dychmygwch allu gofyn cwestiwn cymhleth i gynorthwyydd digidol a chael ateb sydd nid yn unig yn gwneud synnwyr, ond sydd hefyd yn gydlynol, yn berthnasol, ac yn cael ei gyflwyno mewn naws sgwrsio. Dyna beth mae LLMs yn ei alluogi. Maen nhw'n hybu rhyngweithiad dynol-peiriant mwy greddfol a deniadol, gan gyfoethogi profiadau defnyddwyr, a democrateiddio mynediad at wybodaeth.
Pŵer Cyfrifiadura Fforddiadwy
Ni fyddai cynnydd LLMs wedi bod yn bosibl heb ddatblygiadau cyfochrog ym maes cyfrifiadura. Yn fwy penodol, mae democrateiddio adnoddau cyfrifiannol wedi chwarae rhan arwyddocaol yn esblygiad a mabwysiadu LLMs.
Mae llwyfannau cwmwl yn cynnig mynediad digynsail i adnoddau cyfrifiadura perfformiad uchel. Fel hyn, gall hyd yn oed sefydliadau bach ac ymchwilwyr annibynnol hyfforddi modelau dysgu peirianyddol soffistigedig.
At hynny, mae gwelliannau mewn unedau prosesu (fel GPUs a TPUs), ynghyd â chynnydd mewn cyfrifiadura gwasgaredig, wedi ei gwneud hi'n ymarferol hyfforddi modelau gyda biliynau o baramedrau. Mae hygyrchedd cynyddol pŵer cyfrifiadura yn galluogi twf a llwyddiant LLMs, gan arwain at fwy o arloesi a chymwysiadau yn y maes.
Newid Dewisiadau Defnyddwyr
Nid atebion yn unig sydd eu heisiau ar ddefnyddwyr heddiw; maent eisiau rhyngweithiadau atyniadol a chyfnewidiadwy. Wrth i fwy o bobl dyfu i fyny gan ddefnyddio technoleg ddigidol, mae'n amlwg bod yr angen am dechnoleg sy'n teimlo'n fwy naturiol a dynol yn cynyddu. Mae LLMs yn cynnig cyfle heb ei ail i fodloni'r disgwyliadau hyn. Trwy gynhyrchu testun tebyg i ddyn, gall y modelau hyn greu profiadau digidol deniadol a deinamig, a all gynyddu boddhad a theyrngarwch defnyddwyr. Boed yn chatbots AI sy'n darparu gwasanaeth cwsmeriaid neu gynorthwywyr llais yn darparu diweddariadau newyddion, mae LLMs yn tywys mewn oes o AI sy'n ein deall yn well.
Mwynglawdd Aur Data Anstrwythuredig
Mae data anstrwythuredig, fel e-byst, postiadau cyfryngau cymdeithasol, ac adolygiadau cwsmeriaid, yn drysorfa o fewnwelediadau. Amcangyfrifir bod drosodd 80% o ddata menter yn anstrwythuredig ac yn tyfu ar gyfradd o 55% y flwyddyn. Mae'r data hwn yn fwynglawdd aur i fusnesau os caiff ei ddefnyddio'n iawn.
Mae LLMs yn dod i rym yma, gyda'u gallu i brosesu a gwneud synnwyr o ddata o'r fath ar raddfa. Gallant drin tasgau fel dadansoddi teimladau, dosbarthu testun, echdynnu gwybodaeth, a mwy, a thrwy hynny ddarparu mewnwelediadau gwerthfawr.
P'un a yw'n nodi tueddiadau o bostiadau cyfryngau cymdeithasol neu'n mesur teimladau cwsmeriaid o adolygiadau, mae LLMs yn helpu busnesau i lywio'r swm mawr o ddata anstrwythuredig a gwneud penderfyniadau sy'n seiliedig ar ddata.
Y Farchnad NLP sy'n Ehangu
Adlewyrchir potensial LLMs yn y farchnad sy'n tyfu'n gyflym ar gyfer prosesu iaith naturiol (NLP). Mae dadansoddwyr yn rhagamcanu'r farchnad NLP i ehangu ohoni $11 biliwn yn 2020 i dros $35 biliwn erbyn 2026. Ond nid maint y farchnad yn unig sy'n ehangu. Mae'r modelau eu hunain yn tyfu hefyd, o ran maint corfforol ac yn nifer y paramedrau y maent yn eu trin. Mae esblygiad LLMs dros y blynyddoedd, fel y gwelir yn y ffigwr isod (ffynhonnell delwedd: cyswllt), yn tanlinellu eu cymhlethdod a’u gallu cynyddol.
Achosion Defnydd Poblogaidd o Fodelau Iaith Mawr
Dyma rai o'r achosion defnydd uchaf a mwyaf cyffredin o LLM:
- Cynhyrchu Testun Iaith Naturiol: Mae Modelau Iaith Mawr (LLMs) yn cyfuno pŵer deallusrwydd artiffisial ac ieithyddiaeth gyfrifiadol i gynhyrchu testunau mewn iaith naturiol yn annibynnol. Gallant ddarparu ar gyfer anghenion defnyddwyr amrywiol megis ysgrifennu erthyglau, crefftio caneuon, neu gymryd rhan mewn sgyrsiau â defnyddwyr.
- Cyfieithu trwy Beiriannau: Gellir defnyddio LLMs yn effeithiol i gyfieithu testun rhwng unrhyw bâr o ieithoedd. Mae'r modelau hyn yn manteisio ar algorithmau dysgu dwfn fel rhwydweithiau niwral rheolaidd i ddeall strwythur ieithyddol yr iaith ffynhonnell a'r iaith darged, a thrwy hynny hwyluso cyfieithu'r testun ffynhonnell i'r iaith a ddymunir.
- Creu Cynnwys Gwreiddiol: Mae LLMs wedi agor llwybrau i beiriannau gynhyrchu cynnwys cydlynol a rhesymegol. Gellir defnyddio'r cynnwys hwn i greu postiadau blog, erthyglau, a mathau eraill o gynnwys. Mae'r modelau'n manteisio ar eu profiad dysgu dwfn dwys i fformatio a strwythuro'r cynnwys mewn modd newydd a hawdd ei ddefnyddio.
- Dadansoddi Teimladau: Un cymhwysiad diddorol o Fodelau Iaith Mawr yw dadansoddi teimladau. Yn hyn o beth, mae'r model wedi'i hyfforddi i adnabod a chategoreiddio cyflyrau a theimladau emosiynol sy'n bresennol yn y testun anodedig. Gall y meddalwedd nodi emosiynau fel positifrwydd, negyddoldeb, niwtraliaeth, a theimladau cymhleth eraill. Gall hyn roi mewnwelediad gwerthfawr i adborth cwsmeriaid a barn am wahanol gynhyrchion a gwasanaethau.
- Deall, Crynhoi a Dosbarthu Testun: Mae LLMs yn sefydlu strwythur hyfyw ar gyfer meddalwedd deallusrwydd artiffisial i ddehongli'r testun a'i gyd-destun. Trwy gyfarwyddo'r model i ddeall a chraffu ar symiau enfawr o ddata, mae LLMs yn galluogi modelau AI i ddeall, crynhoi, a hyd yn oed gategoreiddio testun mewn ffurfiau a phatrymau amrywiol.
- Ateb Cwestiynau: Mae Modelau Iaith Mawr yn rhoi'r gallu i systemau Ateb Cwestiynau (SA) ganfod ac ymateb yn gywir i ymholiad iaith naturiol defnyddiwr. Mae enghreifftiau poblogaidd o'r achos defnydd hwn yn cynnwys ChatGPT a BERT, sy'n archwilio cyd-destun ymholiad a sifftio trwy gasgliad helaeth o destunau i ddarparu ymatebion perthnasol i gwestiynau defnyddwyr.
Integreiddio Diogelwch a Chydymffurfiaeth i Strategaethau Data LLM
Gall ymgorffori mesurau diogelwch a chydymffurfio cadarn o fewn fframweithiau casglu a phrosesu data LLM eich helpu i sicrhau defnydd tryloyw, diogel a moesegol o ddata. Mae’r dull hwn yn cynnwys nifer o gamau gweithredu allweddol:
- Gweithredu Amgryptio Cadarn: Diogelu data wrth orffwys ac wrth deithio gan ddefnyddio dulliau amgryptio cryf. Mae'r cam hwn yn diogelu gwybodaeth rhag mynediad heb awdurdod a thoriadau.
- Sefydlu Rheolaethau Mynediad a Dilysu: Sefydlu systemau i wirio hunaniaeth defnyddwyr a chyfyngu mynediad at ddata. Bydd yn sicrhau mai dim ond personél awdurdodedig all ryngweithio â gwybodaeth sensitif.
- Integreiddio Systemau Logio a Monitro: Defnyddio systemau i olrhain defnydd data a nodi bygythiadau diogelwch posibl. Mae'r monitro rhagweithiol hwn yn helpu i gynnal cywirdeb a diogelwch yr ecosystem ddata.
- Cadw at Safonau Cydymffurfio: Dilynwch reoliadau perthnasol fel GDPR, HIPAA, a PCI DSS, sy'n llywodraethu diogelwch data a phreifatrwydd. Mae archwiliadau a gwiriadau rheolaidd yn gwirio cydymffurfiaeth, gan sicrhau bod arferion yn bodloni safonau cyfreithiol a moesegol sy'n benodol i'r diwydiant.
- Gosod Canllawiau Defnyddio Data Moesegol: Datblygu a gorfodi polisïau sy'n pennu defnydd teg, tryloyw ac atebol o ddata. Mae'r canllawiau hyn yn helpu i gynnal ymddiriedaeth rhanddeiliaid a chefnogi amgylchedd hyfforddi diogel i LLMs.
Mae'r camau hyn gyda'i gilydd yn cryfhau'r arferion rheoli data ar gyfer hyfforddiant LLM. Mae'n adeiladu sylfaen o ymddiriedaeth a diogelwch sydd o fudd i'r holl randdeiliaid dan sylw.
Cywiro Model Iaith Fawr
Mae mireinio model iaith mawr yn cynnwys proses anodi fanwl. Gall Shaip, gyda'i arbenigedd yn y maes hwn, gynorthwyo'r ymdrech hon yn sylweddol. Dyma rai dulliau anodi a ddefnyddir i hyfforddi modelau fel ChatGPT:
Tagio Rhan-o-Leferydd (POS).
Mae geiriau mewn brawddegau yn cael eu tagio gyda'u swyddogaeth ramadegol, megis berfau, enwau, ansoddeiriau, ac ati. Mae'r broses hon yn cynorthwyo'r model i ddeall y gramadeg a'r cysylltiadau rhwng geiriau.
Cydnabod Endid a Enwyd (NER)
Mae endidau a enwir fel sefydliadau, lleoliadau, a phobl o fewn brawddeg yn cael eu marcio. Mae'r ymarfer hwn yn cynorthwyo'r model i ddehongli ystyr semantig geiriau ac ymadroddion ac yn darparu ymatebion mwy manwl gywir.
Dadansoddiad Sentiment
Rhoddir labeli teimlad fel cadarnhaol, niwtral neu negyddol i ddata testun, gan helpu'r model i ddeall tanlinell emosiynol brawddegau. Mae'n arbennig o ddefnyddiol wrth ymateb i ymholiadau sy'n ymwneud ag emosiynau a barn.
Cydsyniad Craidd
Nodi a datrys achosion lle cyfeirir at yr un endid mewn gwahanol rannau o destun. Mae'r cam hwn yn helpu'r model i ddeall cyd-destun y frawddeg, gan arwain at ymatebion cydlynol.
Dosbarthiad Testun
Mae data testun yn cael ei gategoreiddio i grwpiau wedi'u diffinio ymlaen llaw fel adolygiadau cynnyrch neu erthyglau newyddion. Mae hyn yn cynorthwyo'r model i ganfod genre neu destun y testun, gan gynhyrchu ymatebion mwy perthnasol.
Shaip yn gallu casglu data hyfforddi trwy gropian ar y we o wahanol sectorau fel bancio, yswiriant, manwerthu a thelathrebu. Gallwn ddarparu anodi testun (NER, dadansoddi teimladau, ac ati), hwyluso LLM amlieithog (cyfieithu), a chynorthwyo i greu tacsonomeg, echdynnu/peirianneg brydlon.
Mae gan Shaip storfa helaeth o setiau data parod. Mae ein catalog data meddygol yn ymfalchïo mewn casgliad eang o ddata dad-adnabyddedig, diogel ac o ansawdd sy'n addas ar gyfer mentrau AI, modelau dysgu peiriannau, a phrosesu iaith naturiol.
Yn yr un modd, mae ein catalog data llafar yn drysorfa o ddata o ansawdd uchel sy'n berffaith ar gyfer cynhyrchion adnabod llais, sy'n galluogi hyfforddiant effeithlon o fodelau AI/ML. Mae gennym hefyd gatalog data golwg cyfrifiadurol trawiadol gydag ystod eang o ddata delwedd a fideo ar gyfer cymwysiadau amrywiol.
Rydym hyd yn oed yn cynnig setiau data agored ar ffurf addasadwy a chyfleus, yn rhad ac am ddim, i'w defnyddio yn eich prosiectau AI ac ML. Mae'r llyfrgell ddata AI helaeth hon yn eich galluogi i ddatblygu'ch modelau AI ac ML yn fwy effeithlon a chywir.
Proses Casglu Data ac Anodi Shaip
O ran casglu data ac anodi, Shaip yn dilyn llif gwaith symlach. Dyma sut olwg sydd ar y broses casglu data:
Adnabod Gwefannau Ffynhonnell
I ddechrau, mae gwefannau'n cael eu nodi gan ddefnyddio ffynonellau dethol ac allweddeiriau sy'n berthnasol i'r data sydd ei angen.
Sgrapio Gwe
Unwaith y bydd y gwefannau perthnasol wedi'u nodi, mae Shaip yn defnyddio ei offeryn perchnogol i sgrapio data o'r gwefannau hyn.
Rhagbrosesu Testun
Mae'r data a gasglwyd yn cael ei brosesu cychwynnol, sy'n cynnwys hollti a dosrannu brawddegau, gan ei wneud yn addas ar gyfer camau pellach.
Anodi
Mae'r data a broseswyd ymlaen llaw wedi'i anodi ar gyfer Echdynnu Endid a Enwir. Mae'r broses hon yn cynnwys nodi a labelu elfennau pwysig o fewn y testun, fel enwau pobl, sefydliadau, lleoliadau, ac ati.
Echdynnu Perthynas
Yn y cam olaf, mae'r mathau o berthnasoedd rhwng yr endidau a nodwyd yn cael eu pennu a'u hanodi yn unol â hynny. Mae hyn yn helpu i ddeall y cysylltiadau semantig rhwng gwahanol gydrannau'r testun.
Offrwm Shaip
Shaip yn cynnig ystod eang o wasanaethau i helpu sefydliadau i reoli, dadansoddi a gwneud y gorau o’u data.
Sgrapio Gwe Data
Un gwasanaeth allweddol a gynigir gan Shaip yw crafu data. Mae hyn yn cynnwys echdynnu data o URLau parth-benodol. Trwy ddefnyddio offer a thechnegau awtomataidd, gall Shaip sgrapio symiau mawr o ddata yn gyflym ac yn effeithlon o wefannau amrywiol, Llawlyfrau Cynnyrch, Dogfennaeth Dechnegol, Fforymau Ar-lein, Adolygiadau Ar-lein, Data Gwasanaeth Cwsmeriaid, Dogfennau Rheoleiddio'r Diwydiant ac ati. Gall y broses hon fod yn amhrisiadwy i fusnesau pan fydd casglu data perthnasol a phenodol o amrywiaeth o ffynonellau.
Cyfieithu Peiriant
Datblygu modelau gan ddefnyddio setiau data amlieithog helaeth ynghyd â thrawsgrifiadau cyfatebol ar gyfer cyfieithu testun ar draws amrywiol ieithoedd. Mae'r broses hon yn helpu i ddatgymalu rhwystrau ieithyddol ac yn hyrwyddo hygyrchedd gwybodaeth.
Echdynnu a Chreu Tacsonomeg
Gall Shaip helpu gydag echdynnu tacsonomeg a chreu. Mae hyn yn cynnwys dosbarthu a chategoreiddio data i fformat strwythuredig sy'n adlewyrchu'r perthnasoedd rhwng gwahanol bwyntiau data. Gall hyn fod yn arbennig o ddefnyddiol i fusnesau wrth drefnu eu data, gan ei wneud yn fwy hygyrch ac yn haws ei ddadansoddi. Er enghraifft, mewn busnes e-fasnach, gellir categoreiddio data cynnyrch yn seiliedig ar y math o gynnyrch, brand, pris, ac ati, gan ei gwneud hi'n haws i gwsmeriaid lywio'r catalog cynnyrch.
Casglu data
Mae ein gwasanaethau casglu data yn darparu data byd go iawn neu synthetig hanfodol sy'n angenrheidiol ar gyfer hyfforddi algorithmau AI cynhyrchiol a gwella cywirdeb ac effeithiolrwydd eich modelau. Mae'r data yn ddiduedd, yn foesegol ac yn gyfrifol wrth gadw preifatrwydd a diogelwch data mewn cof.
Holi ac Ateb
Mae ateb cwestiynau (SA) yn is-faes o brosesu iaith naturiol sy'n canolbwyntio ar ateb cwestiynau yn awtomatig mewn iaith ddynol. Mae systemau SA wedi'u hyfforddi ar destun a chod helaeth, gan eu galluogi i drin gwahanol fathau o gwestiynau, gan gynnwys cwestiynau ffeithiol, diffiniadol a rhai sy'n seiliedig ar farn. Mae gwybodaeth parth yn hanfodol ar gyfer datblygu modelau SA wedi'u teilwra i feysydd penodol fel cymorth cwsmeriaid, gofal iechyd, neu gadwyn gyflenwi. Fodd bynnag, mae dulliau sicrhau ansawdd cynhyrchiol yn galluogi modelau i gynhyrchu testun heb wybodaeth parth, gan ddibynnu ar y cyd-destun yn unig.
Gall ein tîm o arbenigwyr astudio dogfennau neu lawlyfrau cynhwysfawr yn fanwl i gynhyrchu parau Cwestiwn-Ateb, gan hwyluso creu AI Generative ar gyfer busnesau. Gall y dull hwn fynd i'r afael ag ymholiadau defnyddwyr yn effeithiol trwy gloddio gwybodaeth berthnasol o gorpws helaeth. Mae ein harbenigwyr ardystiedig yn sicrhau cynhyrchu parau Holi ac Ateb o ansawdd uchel sy'n rhychwantu pynciau a pharthau amrywiol.
Crynhoad Testun
Mae ein harbenigwyr yn gallu distyllu sgyrsiau cynhwysfawr neu ddeialogau hir, gan gyflwyno crynodebau cryno a chraff o ddata testun helaeth.
Cynhyrchu Testun
Hyfforddwch fodelau gan ddefnyddio set ddata eang o destun mewn arddulliau amrywiol, fel erthyglau newyddion, ffuglen a barddoniaeth. Yna gall y modelau hyn gynhyrchu gwahanol fathau o gynnwys, gan gynnwys darnau newyddion, cofnodion blog, neu bostiadau cyfryngau cymdeithasol, gan gynnig datrysiad cost-effeithiol sy'n arbed amser ar gyfer creu cynnwys.
Cydnabyddiaeth Araith
Datblygu modelau sy'n gallu deall iaith lafar ar gyfer cymwysiadau amrywiol. Mae hyn yn cynnwys cynorthwywyr sy'n cael eu hysgogi gan lais, meddalwedd arddweud, ac offer cyfieithu amser real. Mae'r broses yn cynnwys defnyddio set ddata gynhwysfawr sy'n cynnwys recordiadau sain o'r iaith lafar, ynghyd â'u trawsgrifiadau cyfatebol.
Argymhellion Cynnyrch
Datblygu modelau gan ddefnyddio setiau data helaeth o hanes prynu cwsmeriaid, gan gynnwys labeli sy'n nodi'r cynhyrchion y mae cwsmeriaid yn dueddol o'u prynu. Y nod yw darparu awgrymiadau manwl gywir i gwsmeriaid, a thrwy hynny hybu gwerthiant a gwella boddhad cwsmeriaid.
Pennawd Delwedd
Chwyldroadwch eich proses dehongli delwedd gyda'n gwasanaeth Capsiynau Delwedd o'r radd flaenaf sy'n cael ei yrru gan AI. Rydym yn trwytho bywiogrwydd i luniau trwy gynhyrchu disgrifiadau cywir a chyd-destunol ystyrlon. Mae hyn yn paratoi'r ffordd ar gyfer posibiliadau ymgysylltu a rhyngweithio arloesol â'ch cynnwys gweledol ar gyfer eich cynulleidfa.
Hyfforddiant Gwasanaethau Testun-i-Leferydd
Rydym yn darparu set ddata helaeth sy'n cynnwys recordiadau sain lleferydd dynol, sy'n ddelfrydol ar gyfer hyfforddi modelau AI. Mae'r modelau hyn yn gallu cynhyrchu lleisiau naturiol a deniadol ar gyfer eich cymwysiadau, gan ddarparu profiad sain unigryw a throchi i'ch defnyddwyr.
Mae ein catalog data amrywiol wedi'i gynllunio i ddarparu ar gyfer nifer o Achosion Defnydd AI Cynhyrchiol
Catalog a Thrwyddedu Data Meddygol Oddi ar y Silff:
- 5M + Cofnodion a ffeiliau sain meddyg mewn 31 o arbenigeddau
- 2M + Delweddau meddygol mewn radioleg ac arbenigeddau eraill (MRIs, CTs, USGs, XRs)
- Dociau testun clinigol 30k + gydag endidau gwerth ychwanegol ac anodi perthynas
Catalog a Thrwydded Data Lleferydd Oddi ar y Silff:
- 40k+ awr o ddata lleferydd (50+ o ieithoedd/100+ o dafodieithoedd)
- 55+ o bynciau dan sylw
- Cyfradd samplu - 8/16/44/48 kHz
- Math o sain - Geiriau digymell, sgriptiedig, monolog, deffro
- Setiau data sain wedi'u trawsgrifio'n llawn mewn sawl iaith ar gyfer sgwrs dynol-dynol, bot dynol, sgwrs canolfan alwadau dynol-asiant, ymsonau, areithiau, podlediadau, ac ati.
Catalog Data Delwedd a Fideo a Thrwyddedu:
- Casgliad Delweddau Bwyd/ Dogfen
- Casgliad Fideo Diogelwch Cartref
- Casgliad Delwedd/Fideos o'r Wyneb
- Anfonebau, Swyddfa'r Post, Casglu Dogfennau Derbyniadau ar gyfer OCR
- Casgliad Delweddau ar gyfer Canfod Difrod Cerbyd
- Casgliad Delwedd Plât Trwydded Cerbyd
- Casgliad Delweddau Car Tu Mewn
- Casgliad Delweddau gyda Ffocws ar Gyrrwr Car
- Casgliad Delweddau Cysylltiedig â Ffasiwn
Gadewch i ni siarad
Cwestiynau a Ofynnir yn Aml (COA)
Mae DL yn is-faes o ML sy'n defnyddio rhwydweithiau niwral artiffisial gyda haenau lluosog i ddysgu patrymau cymhleth mewn data. Mae ML yn is-set o AI sy'n canolbwyntio ar algorithmau a modelau sy'n galluogi peiriannau i ddysgu o ddata. Mae modelau iaith mawr (LLMs) yn is-set o ddysgu dwfn ac yn rhannu tir cyffredin ag AI cynhyrchiol, gan fod y ddau yn gydrannau o faes ehangach dysgu dwfn.
Mae modelau iaith mawr, neu LLMs, yn fodelau iaith eang ac amlbwrpas sy’n cael eu rhag-hyfforddi i ddechrau ar ddata testun helaeth i amgyffred agweddau sylfaenol iaith. Yna cânt eu mireinio ar gyfer cymwysiadau neu dasgau penodol, gan ganiatáu iddynt gael eu haddasu a'u hoptimeiddio at ddibenion penodol.
Yn gyntaf, mae modelau iaith mawr yn meddu ar y gallu i ymdrin ag ystod eang o dasgau oherwydd eu hyfforddiant helaeth gyda symiau enfawr o ddata a biliynau o baramedrau.
Yn ail, mae'r modelau hyn yn dangos gallu i addasu gan y gellir eu mireinio gydag ychydig iawn o ddata hyfforddiant maes penodol.
Yn olaf, mae perfformiad LLMs yn dangos gwelliant parhaus pan ymgorfforir data a pharamedrau ychwanegol, gan wella eu heffeithiolrwydd dros amser.
Mae dylunio prydlon yn golygu creu ysgogiad wedi'i deilwra i'r dasg benodol, megis nodi'r iaith allbwn a ddymunir mewn tasg cyfieithu. Mae peirianneg brydlon, ar y llaw arall, yn canolbwyntio ar optimeiddio perfformiad trwy ymgorffori gwybodaeth parth, darparu enghreifftiau allbwn, neu ddefnyddio geiriau allweddol effeithiol. Mae dylunio prydlon yn gysyniad cyffredinol, tra bod peirianneg brydlon yn ddull arbenigol. Er bod dylunio prydlon yn hanfodol ar gyfer pob system, mae peirianneg brydlon yn dod yn hanfodol ar gyfer systemau sydd angen cywirdeb neu berfformiad uchel.
Mae tri math o fodelau iaith mawr. Mae pob math yn gofyn am ddull gwahanol o hyrwyddo.
- Mae modelau iaith generig yn rhagweld y gair nesaf yn seiliedig ar yr iaith yn y data hyfforddi.
- Mae modelau wedi'u tiwnio â chyfarwyddiadau wedi'u hyfforddi i ragfynegi ymateb i'r cyfarwyddiadau a roddir yn y mewnbwn.
- Mae modelau wedi'u tiwnio â deialog yn cael eu hyfforddi i gael sgwrs debyg i ddeialog trwy gynhyrchu'r ymateb nesaf.