Velké jazykové modely (LLM): Kompletní průvodce v roce 2023
Vše, co potřebujete vědět o LLM
Stáhněte si eBook
Úvod
Poškrábali jste se někdy na hlavě a užasli nad tím, jak vás Google nebo Alexa „dostaly“? Nebo jste se přistihli, že čtete počítačově generovanou esej, která zní děsivě lidsky? Nejsi sám. Je čas odhrnout oponu a odhalit tajemství: Velké jazykové modely neboli LLM.
Co to je, ptáte se? Přemýšlejte o LLM jako o skrytých průvodcích. Posilují naše digitální chaty, rozumí našim zmateným frázím a dokonce píší jako my. Transformují naše životy a dělají sci-fi realitou.
Tato příručka je o všech věcech LLM. Prozkoumáme, co umí, co ne a kde se používají. Prozkoumáme, jak nás všechny ovlivňují jednoduchým a jednoduchým jazykem.
Začněme tedy naši vzrušující cestu do LLM.
Pro koho je tato příručka určena?
Tento rozsáhlý průvodce je určen pro:
- Všichni podnikatelé a sóloprenové, kteří pravidelně zpracováváte obrovské množství dat
- AI a strojové učení nebo profesionálové, kteří začínají s technikami optimalizace procesů
- Projektoví manažeři, kteří mají v úmyslu implementovat rychlejší čas uvedení na trh pro své moduly AI nebo produkty založené na AI
- A technologičtí nadšenci, kteří se rádi dostanou do detailů vrstev zapojených do procesů AI.
Co jsou velké jazykové modely?
Velké jazykové modely (LLM) jsou pokročilé systémy umělé inteligence (AI) navržené ke zpracování, porozumění a generování lidského textu. Jsou založeny na technikách hlubokého učení a trénovány na masivních souborech dat, které obvykle obsahují miliardy slov z různých zdrojů, jako jsou webové stránky, knihy a články. Toto rozsáhlé školení umožňuje LLM pochopit nuance jazyka, gramatiky, kontextu a dokonce i některé aspekty obecných znalostí.
Některé populární LLM, jako je OpenAI GPT-3, využívají typ neuronové sítě nazývaný transformátor, který jim umožňuje zvládat složité jazykové úlohy s pozoruhodnou odborností. Tyto modely mohou provádět širokou škálu úkolů, jako například:
- Odpovídání na otázky
- Shrnující text
- Překlady jazyků
- Generování obsahu
- Dokonce i zapojení do interaktivních konverzací s uživateli
Jak se LLM neustále vyvíjejí, mají velký potenciál pro vylepšování a automatizaci různých aplikací napříč odvětvími, od zákaznických služeb a tvorby obsahu až po vzdělávání a výzkum. Vyvolávají však také etické a společenské obavy, jako je neobjektivní chování nebo zneužívání, které je třeba řešit s technologickým pokrokem.
Základní faktory při sestavování datového korpusu LLM
Chcete-li úspěšně trénovat jazykové modely, musíte vytvořit komplexní datový korpus. Tento proces zahrnuje shromažďování rozsáhlých dat a zajištění jejich vysoké kvality a relevance. Podívejme se na klíčové aspekty, které významně ovlivňují vývoj efektivní datové knihovny pro trénování jazykových modelů.
Upřednostněte kvalitu dat vedle kvantity
Velký soubor dat je základem pro trénování jazykových modelů. Přesto se kvalitě dat přikládá velký význam. Modely trénované na rozsáhlých, ale špatně strukturovaných datech mohou poskytovat nepřesné výsledky.
Naopak menší, pečlivě vedené soubory dat často vedou k lepšímu výkonu. Tato realita ukazuje důležitost vyváženého přístupu ke sběru dat. Data reprezentativní, různorodá a odpovídající zamýšlenému rozsahu modelu vyžadují pečlivý výběr, čištění a organizaci.
Vyberte Vhodné zdroje dat
Výběr zdrojů dat by měl být v souladu se specifickými aplikačními cíli modelu.
- Modely, které vytvářejí dialog, by těžily ze zdrojů, jako jsou konverzace a rozhovory, jsou neocenitelné.
- Modely zaměřující se na generování kódu budou těžit z dobře zdokumentovaných úložišť kódu.
- Literární díla a scénáře nabízejí bohaté školicí materiály pro ty, kteří se zaměřují na tvůrčí psaní.
Musíte zahrnout data, která zahrnují zamýšlené jazyky a témata. Pomáhá vám přizpůsobit model tak, aby efektivně fungoval v rámci určené domény.
Použijte generování syntetických dat
Vylepšení vaší datové sady syntetickými daty může vyplnit mezery a rozšířit její rozsah. Můžete použít rozšíření dat, modely generování textu a generování založené na pravidlech k vytvoření umělých dat, která odrážejí skutečné vzory. Tato strategie rozšiřuje rozmanitost tréninkové sady, aby zlepšila odolnost modelu a pomohla snížit předsudky.
Ujistěte se, že jste ověřili kvalitu syntetických dat, aby pozitivně přispívala ke schopnosti modelu porozumět a generovat jazyk v rámci své cílové domény.
Implementujte automatizovaný sběr dat
Automatizace procesu sběru dat usnadňuje konzistentní integraci čerstvých relevantních dat. Tento přístup zjednodušuje získávání dat, zvyšuje škálovatelnost a podporuje reprodukovatelnost.
Pomocí nástrojů pro stírání webu, rozhraní API a rámců pro příjem dat můžete efektivně shromažďovat různé datové sady. Tyto nástroje můžete vyladit, abyste se zaměřili na vysoce kvalitní a relevantní data. Optimalizují výukový materiál pro model. Tyto automatizované systémy musíte neustále sledovat, abyste zachovali jejich přesnost a etickou integritu.
Oblíbené příklady velkých jazykových modelů
Zde je několik prominentních příkladů LLM široce používaných v různých průmyslových odvětvích:
Zdroj obrázku: Směrem k datové vědě
Pochopení stavebních bloků velkých jazykových modelů (LLM)
Abychom plně porozuměli možnostem a fungování LLM, je důležité seznámit se s některými klíčovými pojmy. Tyto zahrnují:
Vkládání slov
To se týká praxe překládání slov do numerického formátu, který modely umělé inteligence dokážou interpretovat. Vkládání slov je v podstatě jazykem AI. Každé slovo je reprezentováno jako vysokorozměrný vektor, který zapouzdřuje svůj sémantický význam na základě kontextu v trénovacích datech. Tyto vektory umožňují AI porozumět vztahům a podobnostem mezi slovy, což zlepšuje porozumění a výkon modelu.
Mechanismy pozornosti
Tyto sofistikované komponenty pomáhají modelu AI upřednostňovat určité prvky ve vstupním textu před ostatními při generování výstupu. Například ve větě plné různých pocitů může mechanismus pozornosti přikládat větší váhu slovům nesoucím sentiment. Tato strategie umožňuje AI generovat kontextově přesnější a jemnější odpovědi.
transformátory
Transformátory představují pokročilý typ architektury neuronové sítě hojně využívaný ve výzkumu LLM. To, co odlišuje transformátory, je jejich mechanismus sebepozorování. Tento mechanismus umožňuje modelu zvážit a zvážit všechny části vstupních dat současně, spíše než v sekvenčním pořadí. Výsledkem je zlepšení ve zvládání závislostí na dlouhé vzdálenosti v textu, což je běžná výzva v úlohách zpracování přirozeného jazyka.
Doladění
Dokonce i ty nejpokročilejší LLM vyžadují určité přizpůsobení, aby vynikly v konkrétních úkolech nebo doménách. Zde přichází na řadu jemné ladění. Poté, co je model zpočátku trénován na velké datové sadě, může být dále vylepšován nebo „doladěn“ na menší, specifičtější datové sadě. Tento proces umožňuje modelu přizpůsobit své zobecněné schopnosti porozumění jazyku specializovanějšímu úkolu nebo kontextu.
Prompt Engineering
Vstupní výzvy slouží jako výchozí bod pro LLM pro generování výstupů. Efektivní vytváření těchto výzev, praxe známá jako rychlé inženýrství, může výrazně ovlivnit kvalitu reakcí modelu. Je to směs umění a vědy, která vyžaduje důkladné pochopení toho, jak model interpretuje výzvy a generuje reakce.
Předsudek
Jak se LLM učí z dat, na kterých jsou školeni, jakákoli zkreslení přítomná v těchto datech může proniknout do chování modelu. To by se mohlo projevit jako diskriminační nebo nespravedlivé tendence ve výstupech modelu. Řešení a zmírnění těchto předsudků je významnou výzvou v oblasti umělé inteligence a zásadním aspektem rozvoje eticky správných LLM.
Interpretovatelnost
Vzhledem ke složitosti LLM může být náročné pochopit, proč dělají určitá rozhodnutí nebo generují konkrétní výstupy. Tato charakteristika, známá jako interpretovatelnost, je klíčovou oblastí probíhajícího výzkumu. Zlepšení interpretovatelnosti nejen pomáhá při odstraňování problémů a zpřesňování modelů, ale také posiluje důvěru a transparentnost v systémech umělé inteligence.
Jak se školí modely LLM?
Školení velkých jazykových modelů (LLM) je docela výkon, který zahrnuje několik zásadních kroků. Zde je zjednodušený, krok za krokem shrnutí procesu:
- Shromažďování textových dat: Školení LLM začíná sběrem obrovského množství textových dat. Tato data mohou pocházet z knih, webových stránek, článků nebo platforem sociálních médií. Cílem je zachytit bohatou rozmanitost lidského jazyka.
- Čištění dat: Nezpracovaná textová data se pak uklidí v procesu zvaném předběžné zpracování. To zahrnuje úkoly, jako je odstranění nežádoucích znaků, rozdělení textu na menší části nazývané tokeny a převedení všeho do formátu, se kterým může model pracovat.
- Rozdělení dat: Dále jsou čistá data rozdělena do dvou sad. Jedna sada, trénovací data, bude použita k trénování modelu. Druhá sada, ověřovací data, bude později použita k testování výkonu modelu.
- Nastavení modelu: Poté je definována struktura LLM, známá jako architektura. To zahrnuje výběr typu neuronové sítě a rozhodování o různých parametrech, jako je počet vrstev a skrytých jednotek v síti.
- Trénink modelky: Nyní začíná skutečný trénink. Model LLM se učí tak, že se dívá na trénovací data, vytváří předpovědi na základě toho, co se dosud naučil, a poté upravuje své interní parametry tak, aby se snížil rozdíl mezi jeho předpověďmi a skutečnými daty.
- Kontrola modelu: Učení modelu LLM se kontroluje pomocí ověřovacích dat. To pomáhá zjistit, jak dobře si model vede, a vyladit nastavení modelu pro lepší výkon.
- Použití modelu: Po zaškolení a vyhodnocení je model LLM připraven k použití. Nyní může být integrován do aplikací nebo systémů, kde bude generovat text na základě nových vstupů, které zadá.
- Vylepšení modelu: Konečně, vždy je co zlepšovat. Model LLM lze v průběhu času dále zdokonalovat pomocí aktualizovaných dat nebo úpravou nastavení na základě zpětné vazby a reálného použití.
Pamatujte, že tento proces vyžaduje značné výpočetní zdroje, jako jsou výkonné procesorové jednotky a velké úložiště, a také specializované znalosti v oblasti strojového učení. To je důvod, proč to obvykle provádějí specializované výzkumné organizace nebo společnosti s přístupem k potřebné infrastruktuře a odborným znalostem.
Spoléhá se LLM na řízené nebo nekontrolované učení?
Velké jazykové modely jsou obvykle trénovány pomocí metody zvané učení pod dohledem. Zjednodušeně to znamená, že se učí z příkladů, které jim ukazují správné odpovědi.
Představte si, že učíte dítě slovíčka tím, že mu ukazujete obrázky. Ukážete jim obrázek kočky a řeknete „kočka“ a naučí se spojovat tento obrázek se slovem. Tak funguje učení pod dohledem. Model dostává spoustu textu („obrázky“) a odpovídajících výstupů („slova“) a učí se je spojovat.
Pokud tedy zadáte LLM větu, pokusí se předpovědět další slovo nebo frázi na základě toho, co se naučil z příkladů. Tímto způsobem se naučí generovat text, který dává smysl a zapadá do kontextu.
To znamená, že někdy LLM také používají trochu učení bez dozoru. Je to jako nechat dítě prozkoumat místnost plnou různých hraček a učit se o nich samo. Model se dívá na neoznačená data, vzorce učení a struktury, aniž by mu byly sděleny „správné“ odpovědi.
Učení pod dohledem využívá data, která byla označena vstupy a výstupy, na rozdíl od učení bez dozoru, které nepoužívá označená výstupní data.
Stručně řečeno, LLM se školí hlavně pomocí učení pod dohledem, ale mohou také používat učení bez dozoru ke zlepšení svých schopností, například pro průzkumnou analýzu a redukci rozměrů.
Jaký je objem dat (v GB) nezbytný pro trénování velkého jazykového modelu?
Svět možností pro rozpoznávání řečových dat a hlasové aplikace je obrovský a jsou využívány v několika průmyslových odvětvích pro nepřeberné množství aplikací.
Trénink velkého jazykového modelu není univerzální proces, zejména pokud jde o potřebná data. Záleží na spoustě věcí:
- Návrh modelu.
- Jakou práci musí dělat?
- Typ dat, která používáte.
- Jak dobře chcete, aby fungoval?
To znamená, že školení LLM obvykle vyžaduje obrovské množství textových dat. Ale o jak masivnosti mluvíme? No, přemýšlejte daleko za gigabajty (GB). Obvykle se díváme na terabajty (TB) nebo dokonce petabajty (PB) dat.
Zvažte GPT-3, jeden z největších LLM v okolí. Trénuje se na 570 GB textových dat. Menší LLM mohou potřebovat méně – možná 10–20 GB nebo dokonce 1 GB gigabajtů – ale stále je to hodně.
Nejde ale jen o velikost dat. Na kvalitě také záleží. Data musí být čistá a různorodá, aby pomohla modelu efektivně se učit. A nemůžete zapomenout na další klíčové kousky skládačky, jako je potřebný výpočetní výkon, algoritmy, které používáte pro trénink, a hardwarové nastavení, které máte. Všechny tyto faktory hrají velkou roli při školení LLM.
Vzestup velkých jazykových modelů: Proč na nich záleží
LLM již nejsou jen konceptem nebo experimentem. V našem digitálním prostředí hrají stále důležitější roli. Ale proč se to děje? Proč jsou tyto LLM tak důležité? Pojďme se ponořit do některých klíčových faktorů.
Mistrovství v napodobování lidského textu
LLM změnily způsob, jakým zpracováváme jazykové úkoly. Tyto modely jsou vytvořeny pomocí robustních algoritmů strojového učení a jsou vybaveny schopností porozumět nuancím lidského jazyka, včetně kontextu, emocí a dokonce i sarkasmu, do určité míry. Tato schopnost napodobovat lidský jazyk není pouhou novinkou, má významné důsledky.
Pokročilé schopnosti generování textu LLM mohou vylepšit vše od tvorby obsahu až po interakce se zákaznickým servisem.
Představte si, že můžete položit digitálnímu asistentovi komplexní otázku a dostat odpověď, která nejen dává smysl, ale je také koherentní, relevantní a podaná v konverzačním tónu. To LLM umožňují. Podporují intuitivnější a poutavější interakci mezi člověkem a strojem, obohacují uživatelské zkušenosti a demokratizují přístup k informacím.
Cenově dostupný výpočetní výkon
Vzestup LLM by nebyl možný bez paralelního vývoje v oblasti výpočetní techniky. Přesněji řečeno, demokratizace výpočetních zdrojů sehrála významnou roli ve vývoji a přijetí LLM.
Cloudové platformy nabízejí bezprecedentní přístup k vysoce výkonným výpočetním zdrojům. Tímto způsobem mohou i malé organizace a nezávislí výzkumníci trénovat sofistikované modely strojového učení.
Vylepšení procesorových jednotek (jako jsou GPU a TPU) v kombinaci s nárůstem distribuovaného počítání navíc umožnilo trénovat modely s miliardami parametrů. Tato zvýšená dostupnost výpočetního výkonu umožňuje růst a úspěch LLM, což vede k většímu množství inovací a aplikací v této oblasti.
Změna spotřebitelských preferencí
Dnešní spotřebitelé nechtějí jen odpovědi; chtějí poutavé a příbuzné interakce. S tím, jak stále více lidí vyrůstá pomocí digitální technologie, je evidentní, že potřeba technologie, která působí přirozeněji a lidsky, roste. LLM nabízejí bezkonkurenční příležitost, jak tato očekávání splnit. Generováním lidského textu mohou tyto modely vytvářet poutavé a dynamické digitální zážitky, které mohou zvýšit spokojenost a loajalitu uživatelů. Ať už jde o chatboty s umělou inteligencí poskytující zákaznický servis nebo hlasové asistenty poskytující aktualizace novinek, LLM zahajují éru umělé inteligence, která nám lépe rozumí.
Zlatý důl nestrukturovaných dat
Nestrukturovaná data, jako jsou e-maily, příspěvky na sociálních sítích a recenze zákazníků, jsou pokladnicí vhledů. Odhaduje se, že konec 80% podnikových dat je nestrukturovaná a roste rychlostí 55% za rok. Tato data jsou pro podniky zlatým dolem, pokud jsou správně využívána.
Zde vstupují do hry LLM se schopností zpracovávat a dávat smysl takovým datům ve velkém měřítku. Zvládnou úkoly, jako je analýza sentimentu, klasifikace textu, extrakce informací a další, a tím poskytují cenné poznatky.
Ať už jde o identifikaci trendů z příspěvků na sociálních sítích nebo měření sentimentu zákazníků z recenzí, LLM pomáhají podnikům orientovat se ve velkém množství nestrukturovaných dat a činit rozhodnutí na základě dat.
Rozšiřující se trh NLP
Potenciál LLM se odráží v rychle rostoucím trhu pro zpracování přirozeného jazyka (NLP). Analytici předpokládají, že trh NLP bude expandovat 11 miliard USD v roce 2020 na více než 35 miliard USD v roce 2026. Ale není to jen velikost trhu, která se rozšiřuje. Rostou i samotné modely, a to jak fyzickými rozměry, tak počtem parametrů, které zvládají. Vývoj LLM v průběhu let, jak je vidět na obrázku níže (zdroj obrázku: odkaz), podtrhuje jejich rostoucí složitost a kapacitu.
Populární případy použití velkých jazykových modelů
Zde jsou některé z hlavních a nejrozšířenějších případů použití LLM:
- Generování textu v přirozeném jazyce: Velké jazykové modely (LLM) kombinují sílu umělé inteligence a výpočetní lingvistiky k autonomní tvorbě textů v přirozeném jazyce. Mohou uspokojit různé potřeby uživatelů, jako je psaní článků, tvorba písní nebo konverzace s uživateli.
- Překlad přes stroje: LLM lze efektivně využít k překladu textu mezi jakoukoli dvojicí jazyků. Tyto modely využívají algoritmy hlubokého učení, jako jsou rekurentní neuronové sítě, k pochopení jazykové struktury jak zdrojového, tak cílového jazyka, a tím usnadňují překlad zdrojového textu do požadovaného jazyka.
- Vytváření původního obsahu: LLM otevřely možnosti pro stroje generovat soudržný a logický obsah. Tento obsah lze použít k vytváření blogových příspěvků, článků a dalších typů obsahu. Modely využívají své hluboké zkušenosti s hlubokým učením a formátují a strukturují obsah novým a uživatelsky přívětivým způsobem.
- Analýza pocitů: Jednou ze zajímavých aplikací velkých jazykových modelů je analýza sentimentu. V tomto je model trénován k rozpoznání a kategorizaci emočních stavů a sentimentů přítomných v anotovaném textu. Software dokáže identifikovat emoce, jako je pozitivita, negativita, neutralita a další složité pocity. To může poskytnout cenné informace o zpětné vazbě zákazníků a názorech na různé produkty a služby.
- Pochopení, shrnutí a klasifikace textu: LLM vytvářejí životaschopnou strukturu pro software AI pro interpretaci textu a jeho kontextu. Tím, že dávají modelu pokyn, aby porozuměl a prozkoumal obrovské množství dat, umožňují LLM modelům AI porozumět, shrnout a dokonce kategorizovat text v různých formách a vzorech.
- Odpovědi na otázky: Velké jazykové modely vybavují systémy odpovědí na otázky (QA) schopností přesně vnímat a reagovat na dotaz uživatele v přirozeném jazyce. Oblíbené příklady tohoto případu použití zahrnují ChatGPT a BERT, které zkoumají kontext dotazu a probírají rozsáhlou sbírku textů, aby poskytly relevantní odpovědi na otázky uživatelů.
Integrace zabezpečení a dodržování předpisů do datových strategií LLM
Začlenění robustních opatření pro zabezpečení a shodu do rámců sběru a zpracování dat LLM vám může pomoci zajistit transparentní, bezpečné a etické použití dat. Tento přístup zahrnuje několik klíčových akcí:
- Implementujte robustní šifrování: Chraňte data v klidu a při přenosu pomocí silných metod šifrování. Tento krok chrání informace před neoprávněným přístupem a porušením.
- Zaveďte řízení přístupu a ověřování: Nastavení systémů pro ověřování identity uživatelů a omezení přístupu k datům. Zajistí, aby s citlivými informacemi mohl pracovat pouze oprávněný personál.
- Integrujte logovací a monitorovací systémy: Nasaďte systémy pro sledování využití dat a identifikaci potenciálních bezpečnostních hrozeb. Toto proaktivní monitorování pomáhá udržovat integritu a bezpečnost datového ekosystému.
- Dodržujte standardy shody: Dodržujte příslušné předpisy, jako je GDPR, HIPAA a PCI DSS, které upravují zabezpečení dat a soukromí. Pravidelné audity a kontroly ověřují shodu a zajišťují, že postupy splňují právní a etické normy specifické pro dané odvětví.
- Nastavte pravidla pro etické používání dat: Vyvíjet a prosazovat zásady, které diktují spravedlivé, transparentní a odpovědné používání dat. Tyto pokyny pomáhají udržovat důvěru zainteresovaných stran a podporují bezpečné školicí prostředí pro LLM.
Tyto akce společně posilují postupy správy dat pro školení LLM. Buduje základy důvěry a bezpečnosti, které jsou přínosem pro všechny zúčastněné strany.
Jemné doladění velkého jazykového modelu
Doladění velkého jazykového modelu vyžaduje pečlivý anotační proces. Shaip se svými odbornými znalostmi v této oblasti může tomuto úsilí výrazně pomoci. Zde jsou některé anotační metody používané k trénování modelů, jako je ChatGPT:
Part-of-Speech (POS) značkování
Slova ve větách jsou označena svou gramatickou funkcí, jako jsou slovesa, podstatná jména, přídavná jména atd. Tento proces pomáhá modelu pochopit gramatiku a vazby mezi slovy.
Rozpoznání pojmenované entity (NER)
Pojmenované entity, jako jsou organizace, místa a lidé ve větě, jsou označeny. Toto cvičení pomáhá modelu při interpretaci sémantických významů slov a frází a poskytuje přesnější odpovědi.
Analýza sentimentu
Textovým datům jsou přiřazeny sentimentální štítky jako pozitivní, neutrální nebo negativní, což modelu pomáhá pochopit emocionální podtext vět. Je zvláště užitečné při odpovídání na dotazy týkající se emocí a názorů.
Koreference rozlišení
Identifikace a řešení případů, kdy se v různých částech textu odkazuje na stejnou entitu. Tento krok pomáhá modelu porozumět kontextu věty, což vede ke koherentním odpovědím.
Klasifikace textu
Textová data jsou kategorizována do předem definovaných skupin, jako jsou recenze produktů nebo novinové články. To pomáhá modelu rozlišit žánr nebo téma textu a generovat relevantnější odpovědi.
Saip může shromažďovat školicí data prostřednictvím procházení webu z různých sektorů, jako je bankovnictví, pojišťovnictví, maloobchod a telekomunikace. Můžeme poskytnout textové anotace (NER, analýza sentimentu atd.), usnadnit vícejazyčné LLM (překlady) a pomoci při vytváření taxonomie, extrakci/prompt engineeringu.
Shaip má rozsáhlé úložiště běžně dostupných datových sad. Náš katalog lékařských dat se může pochlubit širokou sbírkou neidentifikovatelných, zabezpečených a kvalitních dat vhodných pro iniciativy AI, modely strojového učení a zpracování přirozeného jazyka.
Podobně je náš katalog dat řeči pokladnicí vysoce kvalitních dat, která jsou ideální pro produkty pro rozpoznávání hlasu a umožňují efektivní trénování modelů AI/ML. Máme také působivý datový katalog počítačového vidění se širokou škálou obrazových a video dat pro různé aplikace.
Nabízíme dokonce otevřené datové sady v modifikovatelné a pohodlné formě zdarma pro použití ve vašich projektech AI a ML. Tato rozsáhlá datová knihovna AI vám umožňuje vyvíjet vaše modely AI a ML efektivněji a přesněji.
Shaipův proces sběru dat a anotací
Pokud jde o sběr dat a anotaci, Saip sleduje zjednodušený pracovní postup. Takto vypadá proces sběru dat:
Identifikace zdrojových webových stránek
Zpočátku jsou webové stránky přesně určeny pomocí vybraných zdrojů a klíčových slov relevantních pro požadovaná data.
Škrábání webu
Jakmile jsou příslušné webové stránky identifikovány, Shaip využívá svůj vlastní nástroj k seškrabování dat z těchto stránek.
Předzpracování textu
Shromážděná data procházejí prvotním zpracováním, které zahrnuje dělení vět a analýzu, takže jsou vhodná pro další kroky.
Anotace
Předzpracovaná data jsou opatřena poznámkami pro extrakci pojmenované entity. Tento proces zahrnuje identifikaci a označení důležitých prvků v textu, jako jsou jména lidí, organizací, míst atd.
Extrakce vztahu
V posledním kroku jsou určeny typy vztahů mezi identifikovanými entitami a odpovídajícím způsobem anotovány. To pomáhá pochopit sémantické souvislosti mezi různými složkami textu.
Shaipova nabídka
Saip nabízí širokou škálu služeb, které organizacím pomáhají spravovat, analyzovat a co nejlépe využívat jejich data.
Data Web-Scraping
Jednou z klíčových služeb nabízených společností Shaip je seškrabování dat. To zahrnuje extrakci dat z adres URL specifických pro doménu. Využitím automatizovaných nástrojů a technik může Shaip rychle a efektivně sbírat velké objemy dat z různých webových stránek, produktových manuálů, technické dokumentace, online fór, online recenzí, dat zákaznických služeb, průmyslových regulačních dokumentů atd. Tento proces může být pro podniky neocenitelný, když shromažďování relevantních a konkrétních údajů z mnoha zdrojů.
Strojový překlad
Vyvíjejte modely pomocí rozsáhlých vícejazyčných datových sad spárovaných s odpovídajícími přepisy pro překlad textu do různých jazyků. Tento proces pomáhá odstraňovat jazykové překážky a podporuje dostupnost informací.
Extrakce a tvorba taxonomie
Shaip může pomoci s extrakcí a tvorbou taxonomie. To zahrnuje klasifikaci a kategorizaci dat do strukturovaného formátu, který odráží vztahy mezi různými datovými body. To může být užitečné zejména pro podniky při organizování dat, díky nimž jsou přístupnější a snadněji analyzovatelné. Například v e-shopu mohou být produktová data kategorizována podle typu produktu, značky, ceny atd., což zákazníkům usnadňuje orientaci v katalogu produktů.
Sběr dat
Naše služby sběru dat poskytují kritická reálná nebo syntetická data nezbytná pro trénování generativních algoritmů umělé inteligence a zlepšování přesnosti a efektivity vašich modelů. Data jsou nezaujatá, eticky a zodpovědně získávána, přičemž je třeba mít na paměti soukromí a bezpečnost dat.
Otázka a odpověď
Odpovídání na otázky (QA) je podpolí zpracování přirozeného jazyka zaměřené na automatické odpovídání na otázky v lidské řeči. Systémy QA jsou trénovány na rozsáhlém textu a kódu, což jim umožňuje zpracovávat různé typy otázek, včetně faktických, definičních a názorových. Znalost domény je zásadní pro vývoj modelů QA přizpůsobených konkrétním oblastem, jako je zákaznická podpora, zdravotní péče nebo dodavatelský řetězec. Nicméně, generativní QA přístupy umožňují modelům generovat text bez znalosti domény, spoléhat se pouze na kontext.
Náš tým specialistů může pečlivě prostudovat komplexní dokumenty nebo manuály, aby vytvořil páry otázek a odpovědí, což podnikům usnadní vytvoření generativní umělé inteligence. Tento přístup může efektivně řešit dotazy uživatelů dolováním relevantních informací z rozsáhlého korpusu. Naši certifikovaní odborníci zajišťují produkci vysoce kvalitních párů otázek a odpovědí, které pokrývají různá témata a oblasti.
Shrnutí textu
Naši specialisté jsou schopni vytvořit komplexní konverzace nebo dlouhé dialogy a poskytnout stručné a bystré shrnutí z rozsáhlých textových dat.
Generování textu
Trénujte modely pomocí široké datové sady textu v různých stylech, jako jsou zpravodajské články, beletrie a poezie. Tyto modely pak mohou generovat různé typy obsahu, včetně novinových článků, příspěvků na blogu nebo příspěvků na sociálních sítích, což nabízí nákladově efektivní a časově úsporné řešení pro tvorbu obsahu.
Rozpoznávání řeči
Vyvíjet modely schopné porozumět mluvené řeči pro různé aplikace. To zahrnuje hlasově aktivované asistenty, diktovací software a překladatelské nástroje v reálném čase. Proces zahrnuje využití komplexního datového souboru složeného ze zvukových nahrávek mluveného jazyka, spárovaných s jejich odpovídajícími přepisy.
Doporučení produktu
Vyvíjejte modely s využitím rozsáhlých datových souborů historie nákupů zákazníků, včetně štítků, které poukazují na produkty, které zákazníci inklinují ke koupi. Cílem je poskytovat zákazníkům přesné návrhy, a tím zvýšit prodej a zvýšit spokojenost zákazníků.
Titulky obrázků
Udělejte revoluci ve svém procesu interpretace obrázků s naší nejmodernější službou Image Captioning řízenou umělou inteligencí. Vkládáme do obrázků vitalitu tím, že vytváříme přesné a kontextově smysluplné popisy. To otevírá cestu pro inovativní zapojení a možnosti interakce s vaším vizuálním obsahem pro vaše publikum.
Školení služeb převodu textu na řeč
Poskytujeme rozsáhlou datovou sadu sestávající ze zvukových nahrávek lidské řeči, ideální pro trénování modelů umělé inteligence. Tyto modely dokážou generovat přirozené a poutavé hlasy pro vaše aplikace, a tak poskytují vašim uživatelům charakteristický a pohlcující zvukový zážitek.
Náš rozmanitý datový katalog je navržen tak, aby vyhovoval mnoha případům použití generativní AI
Off-the-Police Medical Data Catalog & Licensing:
- 5M + Záznamy a zvukové soubory lékařů ve 31 specialitách
- Lékařské snímky 2M + v radiologii a dalších specializacích (MR, CT, USG, XR)
- 30k + klinické textové dokumenty s entitami s přidanou hodnotou a anotací vztahů
Off-the-Shelf Speech Data Catalog & Licensing:
- Více než 40 tisíc hodin řečových dat (50+ jazyků/100+ dialektů)
- Pokrytí více než 55 témat
- Vzorkovací frekvence - 8/16/44/48 kHz
- Typ zvuku -Spontánní, napsaný, monolog, slova probuzení
- Plně přepsané zvukové datové sady ve více jazycích pro konverzaci člověk-člověk, člověk-bot, konverzaci člověk-agent call centra, monology, projevy, podcasty atd.
Katalog dat obrázků a videí a licencování:
- Sbírka obrázků potravin/dokumentů
- Sbírka domácích bezpečnostních videí
- Sbírka obrázků/videí obličeje
- Faktury, PO, Sběr účtenek pro OCR
- Sbírka snímků pro detekci poškození vozidla
- Sbírka obrázků SPZ vozidla
- Kolekce obrázků interiéru auta
- Kolekce obrázků s řidičem auta v centru pozornosti
- Kolekce obrázků souvisejících s módou
Promluvme si
Často kladené otázky (FAQ)
DL je podpolí ML, které využívá umělé neuronové sítě s více vrstvami k učení složitých vzorců v datech. ML je podmnožina AI, která se zaměřuje na algoritmy a modely, které umožňují strojům učit se z dat. Velké jazykové modely (LLM) jsou podmnožinou hlubokého učení a sdílejí společný základ s generativní AI, protože oba jsou součástí širší oblasti hlubokého učení.
Velké jazykové modely neboli LLM jsou rozsáhlé a všestranné jazykové modely, které jsou zpočátku předem trénovány na rozsáhlých textových datech, aby pochopily základní aspekty jazyka. Poté jsou vyladěny pro konkrétní aplikace nebo úkoly, což umožňuje jejich přizpůsobení a optimalizaci pro konkrétní účely.
Za prvé, velké jazykové modely mají schopnost zvládnout širokou škálu úkolů díky jejich rozsáhlému školení s obrovským množstvím dat a miliardami parametrů.
Za druhé, tyto modely vykazují adaptabilitu, protože je lze doladit s minimálními daty specifického tréninku v terénu.
A konečně, výkon LLM ukazuje neustálé zlepšování, když jsou začleněna další data a parametry, což zvyšuje jejich efektivitu v průběhu času.
Návrh výzvy zahrnuje vytvoření výzvy přizpůsobené konkrétní úloze, například zadání požadovaného výstupního jazyka v úloze překladu. Prompt engineering se na druhé straně zaměřuje na optimalizaci výkonu začleněním znalostí domény, poskytováním příkladů výstupů nebo používáním efektivních klíčových slov. Prompt design je obecný koncept, zatímco prompt engineering je specializovaný přístup. Zatímco rychlý návrh je nezbytný pro všechny systémy, rychlé inženýrství se stává zásadní pro systémy vyžadující vysokou přesnost nebo výkon.
Existují tři typy velkých jazykových modelů. Každý typ vyžaduje jiný přístup k propagaci.
- Obecné jazykové modely předpovídají další slovo na základě jazyka v trénovacích datech.
- Instrukčně laděné modely jsou trénovány tak, aby předpovídaly odezvu na instrukce zadané ve vstupu.
- Dialogově laděné modely jsou trénovány tak, aby vedly dialog podobnou konverzaci generováním další odpovědi.