โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM): คู่มือฉบับสมบูรณ์ในปี 2025
ทุกสิ่งที่คุณต้องรู้เกี่ยวกับ LLM
บทนำ
เคยเกาหัวของคุณประหลาดใจที่ Google หรือ Alexa ดูเหมือนจะ 'เข้าใจ' คุณได้อย่างไร? หรือคุณพบว่าตัวเองกำลังอ่านเรียงความที่สร้างโดยคอมพิวเตอร์ซึ่งฟังดูเป็นมนุษย์อย่างน่าขนลุกหรือไม่? คุณไม่ได้โดดเดี่ยว. ได้เวลาเปิดม่านและเปิดเผยความลับ: โมเดลภาษาขนาดใหญ่หรือ LLM
คุณถามอะไรพวกนี้ คิดว่า LLM เป็นพ่อมดที่ซ่อนอยู่ พวกเขาขับเคลื่อนการแชทดิจิทัลของเรา เข้าใจวลีที่ยุ่งเหยิงของเรา และแม้แต่เขียนเหมือนเรา พวกเขากำลังเปลี่ยนชีวิตของเรา ทำให้นิยายวิทยาศาสตร์เป็นจริง
คู่มือนี้มีเนื้อหาเกี่ยวกับ LLM ทุกเรื่อง เราจะสำรวจว่าพวกเขาทำอะไรได้บ้าง ทำอะไรไม่ได้ และนำไปใช้ที่ไหน เราจะตรวจสอบว่าสิ่งเหล่านี้ส่งผลกระทบต่อเราทุกคนอย่างไรในภาษาที่ธรรมดาและเรียบง่าย
ดังนั้น เรามาเริ่มต้นการเดินทางอันน่าตื่นเต้นสู่ LLM กันเถอะ
คู่มือนี้เหมาะสำหรับใคร?
คู่มือที่ครอบคลุมนี้มีไว้สำหรับ:
- ผู้ประกอบการและนักธุรกิจอิสระทุกท่านที่กำลังรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลเป็นประจำ
- AI และแมชชีนเลิร์นนิงหรือมืออาชีพที่เริ่มต้นกับเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการ
- ผู้จัดการโครงการที่ตั้งใจจะใช้เวลาในการออกสู่ตลาดเร็วขึ้นสำหรับโมดูล AI หรือผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI
- และผู้ที่ชื่นชอบเทคโนโลยีที่ต้องการทราบรายละเอียดของเลเยอร์ที่เกี่ยวข้องกับกระบวนการ AI
โมเดลภาษาขนาดใหญ่คืออะไร
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) คือระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) ขั้นสูงที่ออกแบบมาเพื่อประมวลผล ทำความเข้าใจ และสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ พวกมันใช้เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกและฝึกฝนบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งมักจะประกอบด้วยคำศัพท์หลายพันล้านคำจากแหล่งต่างๆ เช่น เว็บไซต์ หนังสือ และบทความ การฝึกอบรมที่ครอบคลุมนี้ช่วยให้ LLM สามารถเข้าใจความแตกต่างของภาษา ไวยากรณ์ บริบท และแม้แต่ความรู้ทั่วไปบางแง่มุม
LLM ยอดนิยมบางรายการ เช่น GPT-3 ของ OpenAI ใช้โครงข่ายประสาทเทียมประเภทหนึ่งที่เรียกว่าทรานส์ฟอร์มเมอร์ ซึ่งช่วยให้จัดการงานภาษาที่ซับซ้อนด้วยความสามารถที่โดดเด่น โมเดลเหล่านี้สามารถทำงานได้หลากหลาย เช่น:
- ตอบคำถาม
- ข้อความสรุป
- การแปลภาษา
- การสร้างเนื้อหา
- แม้กระทั่งการมีส่วนร่วมในการสนทนาแบบโต้ตอบกับผู้ใช้
ในขณะที่ LLM มีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง พวกเขามีศักยภาพที่ดีในการปรับปรุงและทำให้แอปพลิเคชันต่างๆ เป็นอัตโนมัติในอุตสาหกรรมต่างๆ ตั้งแต่การบริการลูกค้าและการสร้างเนื้อหาไปจนถึงการศึกษาและการวิจัย อย่างไรก็ตาม พวกเขายังหยิบยกข้อกังวลด้านจริยธรรมและสังคม เช่น พฤติกรรมที่มีอคติหรือการใช้งานในทางที่ผิด ซึ่งจำเป็นต้องได้รับการแก้ไขเนื่องจากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี
ปัจจัยสำคัญในการสร้าง LLM Data Corpus
คุณต้องสร้างคลังข้อมูลที่ครอบคลุมเพื่อฝึกโมเดลภาษาได้สำเร็จ กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลและรับรองคุณภาพและความเกี่ยวข้องในระดับสูง มาดูประเด็นสำคัญที่มีอิทธิพลอย่างมากต่อการพัฒนาไลบรารีข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสำหรับการฝึกอบรมโมเดลภาษา
จัดลำดับความสำคัญของคุณภาพข้อมูลควบคู่กับปริมาณ
ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เป็นพื้นฐานสำหรับโมเดลภาษาการฝึกอบรม อย่างไรก็ตาม คุณภาพข้อมูลมีความสำคัญอย่างมาก โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่มีโครงสร้างกว้างขวางแต่มีโครงสร้างไม่ดีอาจให้ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง
ในทางกลับกัน ชุดข้อมูลที่เล็กกว่าและได้รับการดูแลจัดการอย่างพิถีพิถันมักจะนำไปสู่ประสิทธิภาพที่เหนือกว่า ความเป็นจริงนี้แสดงให้เห็นถึงความสำคัญของแนวทางที่สมดุลในการรวบรวมข้อมูล ตัวแทนข้อมูลที่มีความหลากหลายและเกี่ยวข้องกับขอบเขตที่ตั้งใจไว้ของแบบจำลองจำเป็นต้องเลือก ทำความสะอาด และจัดระเบียบอย่างขยันขันแข็ง
เลือกแหล่งข้อมูลที่เหมาะสม
การเลือกแหล่งข้อมูลควรสอดคล้องกับเป้าหมายการใช้งานเฉพาะของโมเดล
- โมเดลที่สร้างบทสนทนาจะได้รับประโยชน์จากแหล่งต่างๆ เช่น การสนทนาและการสัมภาษณ์ เป็นสิ่งที่ประเมินค่าไม่ได้
- โมเดลที่เน้นไปที่การสร้างโค้ดจะได้รับประโยชน์จากที่เก็บโค้ดที่มีการบันทึกไว้อย่างดี
- งานวรรณกรรมและบทภาพยนตร์มีสื่อการฝึกอบรมมากมายสำหรับผู้ที่มุ่งเป้าไปที่การเขียนเชิงสร้างสรรค์
คุณต้องรวมข้อมูลที่ครอบคลุมภาษาและหัวข้อที่ต้องการ ช่วยให้คุณปรับแต่งโมเดลให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพภายในโดเมนที่กำหนด
ใช้การสร้างข้อมูลสังเคราะห์
การปรับปรุงชุดข้อมูลของคุณด้วยข้อมูลสังเคราะห์สามารถเติมเต็มช่องว่างและขยายขอบเขตได้ คุณสามารถใช้การเพิ่มข้อมูล โมเดลการสร้างข้อความ และการสร้างตามกฎเพื่อสร้างข้อมูลประดิษฐ์ที่สะท้อนถึงรูปแบบในโลกแห่งความเป็นจริง กลยุทธ์นี้ขยายความหลากหลายของชุดการฝึกอบรมเพื่อเพิ่มความยืดหยุ่นของแบบจำลองและช่วยลดอคติ
ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณตรวจสอบคุณภาพของข้อมูลสังเคราะห์เพื่อให้มีส่วนในเชิงบวกต่อความสามารถของโมเดลในการทำความเข้าใจและสร้างภาษาภายในโดเมนเป้าหมาย
ใช้การรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติ
ระบบอัตโนมัติสำหรับกระบวนการรวบรวมข้อมูลช่วยให้สามารถรวมข้อมูลใหม่ที่เกี่ยวข้องได้อย่างสม่ำเสมอ แนวทางนี้เพิ่มความคล่องตัวในการรับข้อมูล เพิ่มความสามารถในการขยาย และส่งเสริมความสามารถในการทำซ้ำ
คุณสามารถรวบรวมชุดข้อมูลที่หลากหลายได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้เครื่องมือขูดเว็บ, API และเฟรมเวิร์กการนำเข้าข้อมูล คุณสามารถปรับแต่งเครื่องมือเหล่านี้เพื่อเน้นไปที่ข้อมูลคุณภาพสูงและเกี่ยวข้องได้ พวกเขาปรับสื่อการฝึกอบรมให้เหมาะสมสำหรับโมเดล คุณต้องตรวจสอบระบบอัตโนมัติเหล่านี้อย่างต่อเนื่องเพื่อรักษาความถูกต้องและความสมบูรณ์ทางจริยธรรม
ตัวอย่างยอดนิยมของโมเดลภาษาขนาดใหญ่
ต่อไปนี้คือตัวอย่างที่โดดเด่นบางประการของ LLM ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมประเภทต่างๆ:
แหล่งที่มาของภาพ: สู่วิทยาศาสตร์ข้อมูล
ทำความเข้าใจกับหน่วยการสร้างของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM)
เพื่อให้เข้าใจความสามารถและการทำงานของ LLM อย่างถ่องแท้ สิ่งสำคัญคือต้องทำความคุ้นเคยกับแนวคิดหลักบางประการ เหล่านี้รวมถึง:
การฝังคำ
นี่หมายถึงการฝึกแปลคำเป็นรูปแบบตัวเลขที่โมเดล AI สามารถตีความได้ โดยพื้นฐานแล้ว การฝังคำคือภาษาของ AI แต่ละคำจะแสดงเป็นเวกเตอร์มิติสูงที่สรุปความหมายตามบริบทในข้อมูลการฝึกอบรม เวกเตอร์เหล่านี้ช่วยให้ AI เข้าใจความสัมพันธ์และความคล้ายคลึงกันระหว่างคำ ช่วยเพิ่มความเข้าใจและประสิทธิภาพของโมเดล
กลไกการเอาใจใส่
ส่วนประกอบที่ซับซ้อนเหล่านี้ช่วยให้โมเดล AI จัดลำดับความสำคัญขององค์ประกอบบางอย่างภายในข้อความอินพุตเหนือองค์ประกอบอื่นๆ เมื่อสร้างเอาต์พุต ตัวอย่างเช่น ในประโยคที่เต็มไปด้วยอารมณ์ความรู้สึกต่างๆ กลไกความสนใจอาจให้น้ำหนักที่สูงกว่ากับคำที่มีอารมณ์ความรู้สึก กลยุทธ์นี้ช่วยให้ AI สร้างการตอบสนองที่ถูกต้องตามบริบทและเหมาะสมยิ่งขึ้น
หม้อแปลง
Transformers เป็นตัวแทนของสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทขั้นสูงประเภทหนึ่งที่ใช้อย่างกว้างขวางในการวิจัย LLM สิ่งที่ทำให้ทรานส์ฟอร์มเมอร์แตกต่างคือกลไกการเอาใจใส่ตนเอง กลไกนี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถชั่งน้ำหนักและพิจารณาทุกส่วนของข้อมูลอินพุตได้พร้อมกัน แทนที่จะเป็นลำดับ ผลลัพธ์คือการปรับปรุงการจัดการการอ้างอิงระยะยาวในข้อความ ซึ่งเป็นความท้าทายทั่วไปในงานประมวลผลภาษาธรรมชาติ
ปรับจูน
แม้แต่ LLM ขั้นสูงที่สุดก็ต้องการการปรับแต่งเพื่อให้เก่งในงานหรือโดเมนเฉพาะ นี่คือที่มาของการปรับแต่งอย่างละเอียด หลังจากที่โมเดลได้รับการฝึกอบรมเบื้องต้นในชุดข้อมูลขนาดใหญ่แล้ว จะสามารถปรับแต่งเพิ่มเติมหรือ 'ปรับแต่งอย่างละเอียด' ในชุดข้อมูลที่เล็กลงและเฉพาะเจาะจงมากขึ้นได้ กระบวนการนี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถปรับความสามารถในการทำความเข้าใจภาษาทั่วไปให้เข้ากับงานหรือบริบทที่เชี่ยวชาญมากขึ้นได้
พร้อมรับงานวิศวกรรม
ข้อความแจ้งอินพุตทำหน้าที่เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับ LLM ในการสร้างผลลัพธ์ การสร้างพรอมต์เหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นแนวปฏิบัติที่เรียกว่าวิศวกรรมพรอมต์ สามารถมีอิทธิพลอย่างมากต่อคุณภาพของการตอบสนองของโมเดล เป็นการผสมผสานระหว่างศิลปะและวิทยาศาสตร์ที่ต้องการความเข้าใจอย่างถ่องแท้ว่าโมเดลตีความข้อความแจ้งและสร้างการตอบสนองอย่างไร
อคติ
เนื่องจาก LLMs เรียนรู้จากข้อมูลที่พวกเขาได้รับการฝึกฝน อคติใด ๆ ที่มีอยู่ในข้อมูลนี้สามารถแทรกซึมเข้าไปในพฤติกรรมของนางแบบได้ สิ่งนี้อาจแสดงให้เห็นเป็นการเลือกปฏิบัติหรือไม่เป็นธรรมในผลลัพธ์ของแบบจำลอง การจัดการและลดอคติเหล่านี้เป็นความท้าทายที่สำคัญในด้าน AI และเป็นส่วนสำคัญในการพัฒนา LLM ที่ถูกต้องตามหลักจริยธรรม
การตีความ
ด้วยความซับซ้อนของ LLM การทำความเข้าใจว่าเหตุใดพวกเขาจึงทำการตัดสินใจบางอย่างหรือสร้างผลลัพธ์ที่เฉพาะเจาะจงอาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย คุณลักษณะนี้เรียกว่าความสามารถในการตีความ เป็นส่วนสำคัญของการวิจัยที่กำลังดำเนินอยู่ การปรับปรุงความสามารถในการตีความไม่เพียงแต่ช่วยในการแก้ไขปัญหาและการปรับแต่งโมเดลเท่านั้น แต่ยังช่วยเพิ่มความไว้วางใจและความโปร่งใสในระบบ AI
โมเดล LLM ได้รับการฝึกฝนอย่างไร
การฝึกอบรมโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เป็นความสำเร็จที่เกี่ยวข้องกับขั้นตอนที่สำคัญหลายขั้นตอน ต่อไปนี้เป็นขั้นตอนง่ายๆ ทีละขั้นตอนของกระบวนการ:
- การรวบรวมข้อมูลข้อความ: การฝึกอบรม LLM เริ่มต้นด้วยการรวบรวมข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล ข้อมูลนี้อาจมาจากหนังสือ เว็บไซต์ บทความ หรือแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย จุดมุ่งหมายคือการจับภาพความหลากหลายของภาษามนุษย์
- การล้างข้อมูล: ข้อมูลที่เป็นข้อความดิบจะถูกจัดระเบียบในกระบวนการที่เรียกว่าการประมวลผลล่วงหน้า ซึ่งรวมถึงงานต่างๆ เช่น การลบอักขระที่ไม่ต้องการ การแยกข้อความออกเป็นส่วนเล็กๆ ที่เรียกว่าโทเค็น และทำให้ทั้งหมดอยู่ในรูปแบบที่โมเดลสามารถทำงานได้
- แยกข้อมูล: ถัดไป ข้อมูลที่สะอาดจะถูกแบ่งออกเป็นสองชุด ข้อมูลการฝึกอบรมหนึ่งชุดจะถูกใช้เพื่อฝึกอบรมโมเดล ส่วนอีกชุดคือข้อมูลการตรวจสอบ จะใช้ในภายหลังเพื่อทดสอบประสิทธิภาพของโมเดล
- การตั้งค่าโมเดล: จากนั้นจะมีการกำหนดโครงสร้างของ LLM หรือที่เรียกว่าสถาปัตยกรรม สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการเลือกประเภทของโครงข่ายประสาทเทียมและตัดสินใจเลือกพารามิเตอร์ต่างๆ เช่น จำนวนเลเยอร์และหน่วยที่ซ่อนอยู่ภายในเครือข่าย
- การฝึกอบรมโมเดล: การฝึกจริงเริ่มต้นขึ้นแล้ว แบบจำลอง LLM เรียนรู้โดยดูที่ข้อมูลการฝึกอบรม ทำการคาดคะเนตามสิ่งที่ได้เรียนรู้จนถึงตอนนี้ จากนั้นปรับพารามิเตอร์ภายในเพื่อลดความแตกต่างระหว่างการคาดคะเนและข้อมูลจริง
- การตรวจสอบรุ่น: การเรียนรู้ของโมเดล LLM ได้รับการตรวจสอบโดยใช้ข้อมูลการตรวจสอบ สิ่งนี้ช่วยให้เห็นว่าโมเดลทำงานได้ดีเพียงใดและปรับแต่งการตั้งค่าของโมเดลเพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้น
- การใช้โมเดล: หลังจากอบรมและประเมินผลแล้ว โมเดล LLM ก็พร้อมใช้งาน ตอนนี้สามารถรวมเข้ากับแอปพลิเคชันหรือระบบที่จะสร้างข้อความตามอินพุตใหม่ที่ได้รับ
- การปรับปรุงโมเดล: สุดท้ายนี้ ยังมีที่ว่างสำหรับการปรับปรุงอยู่เสมอ โมเดล LLM สามารถปรับแต่งเพิ่มเติมเมื่อเวลาผ่านไป โดยใช้ข้อมูลที่อัปเดตหรือปรับการตั้งค่าตามความคิดเห็นและการใช้งานจริง
โปรดจำไว้ว่ากระบวนการนี้ต้องการทรัพยากรด้านการคำนวณที่สำคัญ เช่น หน่วยประมวลผลที่ทรงพลังและพื้นที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่ ตลอดจนความรู้เฉพาะทางในการเรียนรู้ของเครื่อง นั่นเป็นเหตุผลที่มักจะดำเนินการโดยองค์กรหรือบริษัทวิจัยเฉพาะที่สามารถเข้าถึงโครงสร้างพื้นฐานและความเชี่ยวชาญที่จำเป็นได้
LLM พึ่งพาการเรียนรู้ภายใต้การดูแลหรือไม่มีผู้ดูแลหรือไม่?
แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่มักได้รับการฝึกฝนโดยใช้วิธีการที่เรียกว่าการเรียนรู้แบบมีผู้สอน พูดง่ายๆ ก็คือ พวกเขาเรียนรู้จากตัวอย่างที่แสดงคำตอบที่ถูกต้อง
ดังนั้น หากคุณป้อน LLM หนึ่งประโยค ระบบจะพยายามคาดเดาคำหรือวลีถัดไปตามสิ่งที่ได้เรียนรู้จากตัวอย่าง ด้วยวิธีนี้ ระบบจะเรียนรู้วิธีสร้างข้อความที่เหมาะสมและเหมาะสมกับบริบท
ที่กล่าวว่า บางครั้ง LLM ก็ใช้การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเช่นกัน สิ่งนี้เหมือนกับการปล่อยให้เด็กสำรวจห้องที่เต็มไปด้วยของเล่นต่างๆ และเรียนรู้เกี่ยวกับพวกเขาด้วยตัวเอง โมเดลจะดูข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ รูปแบบการเรียนรู้ และโครงสร้างโดยไม่ได้รับคำตอบที่ "ถูกต้อง"
การเรียนรู้ภายใต้การดูแลจะใช้ข้อมูลที่มีป้ายกำกับว่าอินพุตและเอาต์พุต ตรงกันข้ามกับการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล ซึ่งไม่ได้ใช้ข้อมูลเอาต์พุตที่มีป้ายกำกับ
กล่าวโดยสรุป LLMs ส่วนใหญ่ได้รับการฝึกฝนโดยใช้การเรียนรู้แบบมีผู้สอน แต่ก็ยังสามารถใช้การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลเพื่อเพิ่มขีดความสามารถ เช่น สำหรับการวิเคราะห์เชิงสำรวจและการลดมิติข้อมูล
ปริมาณข้อมูล (หน่วยเป็น GB) ที่จำเป็นในการฝึกโมเดลภาษาขนาดใหญ่คืออะไร
โลกแห่งความเป็นไปได้สำหรับการรู้จำข้อมูลเสียงพูดและแอปพลิเคชั่นเสียงนั้นใหญ่โต และมีการใช้ในหลายอุตสาหกรรมสำหรับแอพพลิเคชั่นมากมาย
การฝึกโมเดลภาษาขนาดใหญ่ไม่ใช่กระบวนการเดียวที่เหมาะกับทุกคน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อเป็นเรื่องของข้อมูลที่จำเป็น ขึ้นอยู่กับหลายสิ่ง:
- การออกแบบโมเดล
- ต้องทำอาชีพอะไร?
- ประเภทของข้อมูลที่คุณกำลังใช้
- คุณต้องการให้ทำงานได้ดีแค่ไหน?
ที่กล่าวว่า LLM การฝึกอบรมมักจะต้องใช้ข้อมูลข้อความจำนวนมาก แต่เรากำลังพูดถึงเรื่องใหญ่แค่ไหน? คิดไปไกลกว่ากิกะไบต์ (GB) เรามักจะดูที่ข้อมูลขนาดเทราไบต์ (TB) หรือแม้แต่เพตะไบต์ (PB)
พิจารณา GPT-3 ซึ่งเป็นหนึ่งใน LLM ที่ใหญ่ที่สุด มีการฝึกอบรมเกี่ยวกับ ข้อมูลข้อความ 570 GB. LLM ที่เล็กกว่าอาจต้องการน้อยกว่า - อาจจะ 10-20 GB หรือแม้แต่ 1 GB ของกิกะไบต์ - แต่ก็ยังมากอยู่
แต่ไม่ใช่แค่ขนาดของข้อมูลเท่านั้น เรื่องคุณภาพก็เช่นกัน ข้อมูลต้องสะอาดและหลากหลายเพื่อช่วยให้โมเดลเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และคุณไม่สามารถลืมชิ้นส่วนสำคัญอื่นๆ ของปริศนาได้ เช่น พลังการประมวลผลที่คุณต้องการ อัลกอริทึมที่คุณใช้สำหรับการฝึกอบรม และการตั้งค่าฮาร์ดแวร์ที่คุณมี ปัจจัยทั้งหมดเหล่านี้มีส่วนสำคัญในการฝึกอบรม LLM
การเพิ่มขึ้นของโมเดลภาษาขนาดใหญ่: เหตุใดจึงมีความสำคัญ
LLMs ไม่ใช่แค่แนวคิดหรือการทดลองอีกต่อไป พวกเขากำลังมีบทบาทสำคัญในภูมิทัศน์ดิจิทัลของเรามากขึ้นเรื่อยๆ แต่ทำไมสิ่งนี้ถึงเกิดขึ้น? อะไรทำให้ LLM เหล่านี้มีความสำคัญมาก เรามาเจาะลึกถึงปัจจัยสำคัญบางประการกัน
เชี่ยวชาญในการเลียนแบบข้อความของมนุษย์
LLM ได้เปลี่ยนวิธีที่เราจัดการกับงานที่ใช้ภาษา แบบจำลองเหล่านี้สร้างขึ้นโดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่แข็งแกร่ง มาพร้อมกับความสามารถในการเข้าใจความแตกต่างของภาษามนุษย์ รวมถึงบริบท อารมณ์ และแม้แต่การเสียดสีในระดับหนึ่ง ความสามารถในการเลียนแบบภาษามนุษย์นี้ไม่ได้เป็นเพียงสิ่งแปลกใหม่ แต่มีนัยยะสำคัญ
ความสามารถในการสร้างข้อความขั้นสูงของ LLM สามารถปรับปรุงทุกอย่างตั้งแต่การสร้างเนื้อหาไปจนถึงการโต้ตอบกับฝ่ายบริการลูกค้า
ลองนึกภาพว่าสามารถถามคำถามที่ซับซ้อนกับผู้ช่วยดิจิทัลและได้คำตอบที่ไม่เพียงสมเหตุสมผล แต่ยังสอดคล้องกัน ตรงประเด็น และแสดงออกมาในโทนเสียงสนทนาอีกด้วย นั่นคือสิ่งที่ LLM เปิดใช้งาน พวกเขากำลังกระตุ้นการโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักรที่เป็นธรรมชาติและมีส่วนร่วมมากขึ้น ยกระดับประสบการณ์ผู้ใช้ และทำให้การเข้าถึงข้อมูลเป็นประชาธิปไตย
พลังคอมพิวเตอร์ราคาไม่แพง
การเพิ่มขึ้นของ LLM จะไม่สามารถเกิดขึ้นได้หากไม่มีการพัฒนาแบบคู่ขนานในด้านคอมพิวเตอร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การทำให้เป็นประชาธิปไตยของทรัพยากรการคำนวณมีบทบาทสำคัญในวิวัฒนาการและการนำ LLMs มาใช้
แพลตฟอร์มบนคลาวด์นำเสนอการเข้าถึงทรัพยากรการประมวลผลประสิทธิภาพสูงอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน ด้วยวิธีนี้ แม้แต่องค์กรขนาดเล็กและนักวิจัยอิสระก็สามารถฝึกฝนโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ซับซ้อนได้
นอกจากนี้ การปรับปรุงในหน่วยประมวลผล (เช่น GPU และ TPU) เมื่อรวมกับการเพิ่มขึ้นของการประมวลผลแบบกระจาย ทำให้สามารถฝึกโมเดลที่มีพารามิเตอร์หลายพันล้านตัวได้ ความสามารถในการเข้าถึงที่เพิ่มขึ้นของพลังการประมวลผลช่วยให้ LLMs เติบโตและประสบความสำเร็จ ซึ่งนำไปสู่นวัตกรรมและแอปพลิเคชันเพิ่มเติมในสาขานี้
การเปลี่ยนแปลงความชอบของผู้บริโภค
ผู้บริโภคในปัจจุบันไม่เพียงแค่ต้องการคำตอบเท่านั้น พวกเขาต้องการปฏิสัมพันธ์ที่มีส่วนร่วมและสัมพันธ์กัน ในขณะที่ผู้คนเติบโตขึ้นมาโดยใช้เทคโนโลยีดิจิทัล เห็นได้ชัดว่าความต้องการเทคโนโลยีที่ให้ความรู้สึกเป็นธรรมชาติและเหมือนมนุษย์เพิ่มมากขึ้น LLM เสนอโอกาสที่ไม่มีใครเทียบได้เพื่อตอบสนองความคาดหวังเหล่านี้ โดยการสร้างข้อความเหมือนมนุษย์ โมเดลเหล่านี้สามารถสร้างประสบการณ์ดิจิทัลที่น่าดึงดูดและไดนามิก ซึ่งสามารถเพิ่มความพึงพอใจและความภักดีของผู้ใช้ได้ ไม่ว่าจะเป็นแชทบอท AI ที่ให้บริการลูกค้าหรือผู้ช่วยเสียงที่แจ้งข่าวสารล่าสุด LLM กำลังนำเข้าสู่ยุคของ AI ที่เข้าใจเรามากขึ้น
Goldmine ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง
ข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น อีเมล โพสต์บนโซเชียลมีเดีย และบทวิจารณ์ของลูกค้า คือขุมทรัพย์แห่งข้อมูลเชิงลึก ก็ประมาณว่าจบ 80% ของข้อมูลองค์กรไม่มีโครงสร้างและเติบโตในอัตรา 55% ต่อปี. ข้อมูลนี้เป็นเหมืองทองคำสำหรับธุรกิจหากมีการใช้ประโยชน์อย่างเหมาะสม
LLM เข้ามามีบทบาทที่นี่ด้วยความสามารถในการประมวลผลและทำความเข้าใจกับข้อมูลดังกล่าวตามขนาด พวกเขาสามารถจัดการงานต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก การจัดหมวดหมู่ข้อความ การดึงข้อมูล และอื่นๆ ซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่า
ไม่ว่าจะเป็นการระบุแนวโน้มจากโพสต์บนโซเชียลมีเดียหรือการประเมินความรู้สึกของลูกค้าจากบทวิจารณ์ LLM ช่วยให้ธุรกิจสำรวจข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมากและตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเป็นหลัก
การขยายตัวของตลาด NLP
ศักยภาพของ LLM สะท้อนให้เห็นในตลาดที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็วสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) นักวิเคราะห์คาดการณ์ว่าตลาด NLP จะขยายตัวจาก 11 หมื่นล้านดอลลาร์ในปี 2020 เป็น 35 หมื่นล้านดอลลาร์ในปี 2026. แต่ไม่ใช่แค่ขนาดตลาดเท่านั้นที่ขยายตัว โมเดลเองก็เติบโตเช่นกัน ทั้งขนาดจริงและจำนวนพารามิเตอร์ที่จัดการ วิวัฒนาการของ LLM ในช่วงหลายปีที่ผ่านมาดังที่แสดงในรูปด้านล่าง (แหล่งที่มาของภาพ: ลิงก์) ตอกย้ำความซับซ้อนและความสามารถที่เพิ่มขึ้น
กรณีการใช้งานยอดนิยมของโมเดลภาษาขนาดใหญ่
นี่คือกรณีการใช้งานยอดนิยมและแพร่หลายที่สุดของ LLM:
- การสร้างข้อความภาษาธรรมชาติ: โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) รวมพลังของปัญญาประดิษฐ์และภาษาศาสตร์เชิงคำนวณเพื่อสร้างข้อความในภาษาธรรมชาติอย่างอิสระ สามารถตอบสนองความต้องการที่หลากหลายของผู้ใช้ เช่น เขียนบทความ เขียนเพลง หรือมีส่วนร่วมในการสนทนากับผู้ใช้
- การแปลผ่านเครื่อง: สามารถใช้ LLM อย่างมีประสิทธิภาพในการแปลข้อความระหว่างคู่ภาษาใดก็ได้ โมเดลเหล่านี้ใช้ประโยชน์จากอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึก เช่น โครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดขึ้นซ้ำ เพื่อทำความเข้าใจโครงสร้างทางภาษาของทั้งภาษาต้นทางและภาษาเป้าหมาย จึงช่วยอำนวยความสะดวกในการแปลข้อความต้นฉบับเป็นภาษาที่ต้องการ
- การสร้างเนื้อหาต้นฉบับ: LLM ได้เปิดช่องทางให้เครื่องจักรสร้างเนื้อหาที่เหนียวแน่นและมีเหตุผล เนื้อหานี้สามารถใช้เพื่อสร้างบล็อกโพสต์ บทความ และเนื้อหาประเภทอื่นๆ แบบจำลองใช้ประโยชน์จากประสบการณ์การเรียนรู้เชิงลึกอย่างลึกซึ้งเพื่อจัดรูปแบบและโครงสร้างเนื้อหาในลักษณะที่แปลกใหม่และเป็นมิตรกับผู้ใช้
- วิเคราะห์ความรู้สึก: แอปพลิเคชั่นที่น่าสนใจอย่างหนึ่งของ Large Language Models คือการวิเคราะห์ความรู้สึก ในกรณีนี้ แบบจำลองได้รับการฝึกฝนให้จดจำและจัดหมวดหมู่สถานะทางอารมณ์และความรู้สึกที่มีอยู่ในข้อความที่มีคำอธิบายประกอบ ซอฟต์แวร์สามารถระบุอารมณ์ต่างๆ เช่น เชิงบวก การปฏิเสธ ความเป็นกลาง และความรู้สึกที่ซับซ้อนอื่นๆ สิ่งนี้สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับความคิดเห็นของลูกค้าและมุมมองเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และบริการต่างๆ
- ทำความเข้าใจ สรุป และจำแนกข้อความ: LLM สร้างโครงสร้างที่ใช้งานได้สำหรับซอฟต์แวร์ AI เพื่อตีความข้อความและบริบท ด้วยการสั่งให้โมเดลเข้าใจและกลั่นกรองข้อมูลจำนวนมหาศาล LLM ช่วยให้โมเดล AI สามารถเข้าใจ สรุป และแม้แต่จัดหมวดหมู่ข้อความในรูปแบบและรูปแบบที่หลากหลาย
- ตอบคำถาม: โมเดลภาษาขนาดใหญ่จัดเตรียมระบบการตอบคำถาม (QA) ที่มีความสามารถในการรับรู้และตอบสนองต่อข้อความค้นหาที่เป็นภาษาธรรมชาติของผู้ใช้ได้อย่างแม่นยำ ตัวอย่างยอดนิยมของกรณีการใช้งานนี้ ได้แก่ ChatGPT และ BERT ซึ่งตรวจสอบบริบทของข้อความค้นหาและกลั่นกรองผ่านชุดข้อความจำนวนมากเพื่อส่งมอบคำตอบที่เกี่ยวข้องกับคำถามของผู้ใช้
บูรณาการความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนดเข้ากับกลยุทธ์ข้อมูล LLM
การฝังมาตรการรักษาความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่มีประสิทธิภาพภายในเฟรมเวิร์กการรวบรวมและประมวลผลข้อมูล LLM สามารถช่วยให้คุณมั่นใจได้ว่าข้อมูลจะใช้อย่างโปร่งใส ปลอดภัย และมีจริยธรรม แนวทางนี้ครอบคลุมการดำเนินการหลักหลายประการ:
- ใช้การเข้ารหัสที่แข็งแกร่ง: ปกป้องข้อมูลที่เหลือและอยู่ระหว่างการส่งผ่านโดยใช้วิธีการเข้ารหัสที่รัดกุม ขั้นตอนนี้จะปกป้องข้อมูลจากการเข้าถึงและการละเมิดโดยไม่ได้รับอนุญาต
- สร้างการควบคุมการเข้าถึงและการรับรองความถูกต้อง: ตั้งค่าระบบเพื่อตรวจสอบตัวตนผู้ใช้และจำกัดการเข้าถึงข้อมูล โดยจะตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีเพียงบุคลากรที่ได้รับอนุญาตเท่านั้นที่สามารถโต้ตอบกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อนได้
- บูรณาการระบบการบันทึกและการตรวจสอบ: ปรับใช้ระบบเพื่อติดตามการใช้ข้อมูลและระบุภัยคุกคามความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้น การตรวจสอบเชิงรุกนี้ช่วยในการรักษาความสมบูรณ์และความปลอดภัยของระบบนิเวศข้อมูล
- ปฏิบัติตามมาตรฐานการปฏิบัติตามข้อกำหนด: ปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เกี่ยวข้อง เช่น GDPR, HIPAA และ PCI DSS ซึ่งควบคุมความปลอดภัยของข้อมูลและความเป็นส่วนตัว การตรวจสอบและการตรวจสอบเป็นประจำจะตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนด เพื่อให้มั่นใจว่าแนวทางปฏิบัติเป็นไปตามมาตรฐานทางกฎหมายและจริยธรรมเฉพาะอุตสาหกรรม
- กำหนดแนวทางการใช้ข้อมูลอย่างมีจริยธรรม: พัฒนาและบังคับใช้นโยบายที่กำหนดการใช้ข้อมูลอย่างยุติธรรม โปร่งใส และมีความรับผิดชอบ แนวทางเหล่านี้ช่วยรักษาความไว้วางใจของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและสนับสนุนสภาพแวดล้อมการฝึกอบรมที่ปลอดภัยสำหรับ LLM
การดำเนินการเหล่านี้ร่วมกันเสริมสร้างแนวทางการจัดการข้อมูลสำหรับการฝึกอบรม LLM สร้างรากฐานของความไว้วางใจและความปลอดภัยซึ่งเป็นประโยชน์ต่อผู้มีส่วนได้เสียทุกฝ่ายที่เกี่ยวข้อง
ปรับแต่งโมเดลภาษาขนาดใหญ่อย่างละเอียด
การปรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่อย่างละเอียดเกี่ยวข้องกับกระบวนการอธิบายประกอบที่พิถีพิถัน Shaip ซึ่งมีความเชี่ยวชาญในด้านนี้สามารถช่วยความพยายามนี้ได้อย่างมาก วิธีการใส่คำอธิบายประกอบบางส่วนที่ใช้ในการฝึกโมเดลเช่น ChatGPT มีดังนี้
การติดแท็ก Part-of-Speech (POS)
คำในประโยคถูกแท็กด้วยฟังก์ชันทางไวยากรณ์ เช่น คำกริยา คำนาม คำคุณศัพท์ ฯลฯ กระบวนการนี้ช่วยให้แบบจำลองเข้าใจไวยากรณ์และการเชื่อมโยงระหว่างคำ
การรับรู้ชื่อนิติบุคคล (NER)
เอนทิตีที่มีชื่อ เช่น องค์กร สถานที่ และบุคคลภายในประโยคจะถูกทำเครื่องหมาย แบบฝึกหัดนี้ช่วยแบบจำลองในการตีความความหมายของคำและวลี และให้คำตอบที่แม่นยำยิ่งขึ้น
การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น
ข้อมูลข้อความถูกกำหนดป้ายกำกับความรู้สึก เช่น เชิงบวก เป็นกลาง หรือเชิงลบ ช่วยให้ตัวแบบเข้าใจความรู้สึกแฝงของประโยค มีประโยชน์อย่างยิ่งในการตอบคำถามเกี่ยวกับอารมณ์และความคิดเห็น
ความละเอียดของแกนอ้างอิง
การระบุและแก้ไขกรณีที่เอนทิตีเดียวกันถูกอ้างถึงในส่วนต่างๆ ของข้อความ ขั้นตอนนี้ช่วยให้แบบจำลองเข้าใจบริบทของประโยค ซึ่งนำไปสู่การตอบสนองที่สอดคล้องกัน
การจัดประเภทข้อความ
ข้อมูลข้อความจะถูกจัดหมวดหมู่เป็นกลุ่มที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น บทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์หรือบทความข่าว สิ่งนี้ช่วยนางแบบแยกแยะประเภทหรือหัวข้อของข้อความ ทำให้เกิดการตอบสนองที่เกี่ยวข้องมากขึ้น
ไชยป์ สามารถรวบรวมข้อมูลการฝึกอบรมผ่านการรวบรวมข้อมูลเว็บจากภาคส่วนต่างๆ เช่น การธนาคาร ประกันภัย การค้าปลีก และโทรคมนาคม เราสามารถให้คำอธิบายประกอบข้อความ (NER, การวิเคราะห์ความรู้สึก ฯลฯ) อำนวยความสะดวก LLM หลายภาษา (การแปล) และช่วยเหลือในการสร้างอนุกรมวิธาน การสกัด/วิศวกรรมพร้อมท์
Shaip มีที่เก็บชุดข้อมูลที่มีอยู่มากมาย แคตตาล็อกข้อมูลทางการแพทย์ของเรามีชุดข้อมูลที่ไม่มีการระบุตัวตน ปลอดภัย และมีคุณภาพซึ่งเหมาะสำหรับโครงการ AI โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
ในทำนองเดียวกัน แค็ตตาล็อกข้อมูลเสียงพูดของเราเป็นขุมสมบัติของข้อมูลคุณภาพสูงที่สมบูรณ์แบบสำหรับผลิตภัณฑ์การจดจำเสียง ทำให้สามารถฝึกอบรมโมเดล AI/ML ได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้เรายังมีแคตตาล็อกข้อมูลการมองเห็นของคอมพิวเตอร์ที่น่าประทับใจพร้อมข้อมูลรูปภาพและวิดีโอที่หลากหลายสำหรับการใช้งานที่หลากหลาย
เรายังนำเสนอชุดข้อมูลแบบเปิดในรูปแบบที่ปรับเปลี่ยนได้และสะดวก โดยไม่เสียค่าใช้จ่าย เพื่อใช้ในโครงการ AI และ ML ของคุณ คลังข้อมูล AI ขนาดใหญ่นี้ช่วยให้คุณพัฒนาโมเดล AI และ ML ได้อย่างมีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น
กระบวนการรวบรวมข้อมูลและคำอธิบายประกอบของ Shaip
เมื่อพูดถึงการรวบรวมข้อมูลและคำอธิบายประกอบ ไชยป์ เป็นไปตามขั้นตอนการทำงานที่มีความคล่องตัว กระบวนการรวบรวมข้อมูลมีลักษณะดังนี้:
การระบุเว็บไซต์ต้นทาง
ในขั้นต้น เว็บไซต์จะถูกระบุโดยใช้แหล่งที่มาที่เลือกและคำหลักที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลที่จำเป็น
การขูดเว็บ
เมื่อระบุเว็บไซต์ที่เกี่ยวข้องแล้ว Shaip จะใช้เครื่องมือที่เป็นกรรมสิทธิ์เพื่อขูดข้อมูลจากเว็บไซต์เหล่านี้
การประมวลผลข้อความล่วงหน้า
ข้อมูลที่รวบรวมได้ผ่านการประมวลผลเบื้องต้น ซึ่งรวมถึงการแยกประโยคและการแยกวิเคราะห์ ทำให้เหมาะสำหรับขั้นตอนต่อไป
คำอธิบายประกอบ
ข้อมูลที่ประมวลผลล่วงหน้ามีคำอธิบายประกอบสำหรับ Named Entity Extraction กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการระบุและติดฉลากองค์ประกอบสำคัญภายในข้อความ เช่น ชื่อบุคคล องค์กร สถานที่ เป็นต้น
การสกัดความสัมพันธ์
ในขั้นตอนสุดท้าย ประเภทของความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีที่ระบุจะถูกกำหนดและอธิบายประกอบตามนั้น สิ่งนี้ช่วยในการทำความเข้าใจความเชื่อมโยงทางความหมายระหว่างองค์ประกอบต่างๆ ของข้อความ
ข้อเสนอของ Shaip
ไชยป์ เสนอบริการที่หลากหลายเพื่อช่วยให้องค์กรจัดการ วิเคราะห์ และใช้ประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลของตน
การขูดเว็บข้อมูล
บริการหลักอย่างหนึ่งที่ Shaip นำเสนอคือการขูดข้อมูล สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการดึงข้อมูลจาก URL เฉพาะโดเมน ด้วยการใช้เครื่องมือและเทคนิคอัตโนมัติ Shaip สามารถขูดข้อมูลปริมาณมากจากเว็บไซต์ต่างๆ คู่มือผลิตภัณฑ์ เอกสารทางเทคนิค ฟอรัมออนไลน์ บทวิจารณ์ออนไลน์ ข้อมูลการบริการลูกค้า เอกสารกำกับดูแลอุตสาหกรรม ฯลฯ ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ กระบวนการนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับธุรกิจเมื่อ รวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องและเฉพาะเจาะจงจากแหล่งข้อมูลมากมาย
การแปลด้วยเครื่อง
พัฒนาแบบจำลองโดยใช้ชุดข้อมูลหลายภาษาที่จับคู่กับการถอดความที่สอดคล้องกันสำหรับการแปลข้อความในภาษาต่างๆ กระบวนการนี้ช่วยขจัดอุปสรรคทางภาษาและส่งเสริมการเข้าถึงข้อมูล
การสกัดและการสร้างอนุกรมวิธาน
Shaip สามารถช่วยในการแยกอนุกรมวิธานและการสร้าง สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการจำแนกและจัดหมวดหมู่ข้อมูลในรูปแบบที่มีโครงสร้างซึ่งสะท้อนถึงความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูลต่างๆ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับธุรกิจในการจัดระเบียบข้อมูล ทำให้เข้าถึงได้มากขึ้นและวิเคราะห์ได้ง่ายขึ้น ตัวอย่างเช่น ในธุรกิจอีคอมเมิร์ซ ข้อมูลผลิตภัณฑ์อาจถูกจัดหมวดหมู่ตามประเภทผลิตภัณฑ์ แบรนด์ ราคา ฯลฯ ทำให้ลูกค้าสามารถสำรวจแค็ตตาล็อกผลิตภัณฑ์ได้ง่ายขึ้น
การเก็บรวบรวมข้อมูล
บริการรวบรวมข้อมูลของเราให้ข้อมูลที่สำคัญในโลกแห่งความจริงหรือข้อมูลสังเคราะห์ที่จำเป็นสำหรับการฝึกอัลกอริทึม AI เชิงกำเนิด และปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพของโมเดลของคุณ ข้อมูลมีแหล่งที่มาอย่างเป็นกลาง มีจริยธรรม และมีความรับผิดชอบ โดยคำนึงถึงความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล
คำถาม & คำตอบ
การตอบคำถาม (QA) เป็นฟิลด์ย่อยของการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่เน้นการตอบคำถามโดยอัตโนมัติในภาษามนุษย์ ระบบ QA ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อความและรหัสที่ครอบคลุม ทำให้สามารถจัดการกับคำถามประเภทต่างๆ รวมถึงคำถามเชิงข้อเท็จจริง คำจำกัดความ และความคิดเห็น ความรู้ด้านโดเมนมีความสำคัญต่อการพัฒนาโมเดล QA ที่ปรับให้เหมาะกับสาขาเฉพาะ เช่น การสนับสนุนลูกค้า การดูแลสุขภาพ หรือซัพพลายเชน อย่างไรก็ตาม วิธีการสร้าง QA ช่วยให้แบบจำลองสามารถสร้างข้อความได้โดยไม่ต้องมีความรู้ด้านโดเมน โดยขึ้นอยู่กับบริบทเพียงอย่างเดียว
ทีมผู้เชี่ยวชาญของเราสามารถศึกษาเอกสารหรือคู่มือที่ครอบคลุมอย่างละเอียดถี่ถ้วนเพื่อสร้างคู่คำถาม-คำตอบ อำนวยความสะดวกในการสร้าง Generative AI สำหรับธุรกิจ วิธีการนี้สามารถจัดการกับข้อสงสัยของผู้ใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยการขุดข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากคลังข้อมูลที่กว้างขวาง ผู้เชี่ยวชาญที่ผ่านการรับรองของเรารับประกันว่าจะมีคู่คำถามและคำตอบที่มีคุณภาพสูงสุดซึ่งครอบคลุมหัวข้อและโดเมนที่หลากหลาย
สรุปข้อความ
ผู้เชี่ยวชาญของเราสามารถกลั่นกรองบทสนทนาที่ครอบคลุมหรือบทสนทนาที่มีความยาว นำเสนอบทสรุปที่กระชับและลึกซึ้งจากข้อมูลที่เป็นข้อความจำนวนมาก
การสร้างข้อความ
ฝึกโมเดลโดยใช้ชุดข้อมูลข้อความกว้างๆ ในรูปแบบต่างๆ เช่น บทความข่าว เรื่องแต่ง และบทกวี จากนั้นโมเดลเหล่านี้สามารถสร้างเนื้อหาประเภทต่างๆ รวมถึงบทความข่าว รายการบล็อก หรือโพสต์บนโซเชียลมีเดีย นำเสนอโซลูชันที่คุ้มค่าและประหยัดเวลาสำหรับการสร้างเนื้อหา
การรู้จำเสียง
พัฒนาแบบจำลองที่สามารถเข้าใจภาษาพูดสำหรับการใช้งานต่างๆ ซึ่งรวมถึงผู้ช่วยที่สั่งงานด้วยเสียง ซอฟต์แวร์เขียนตามคำบอก และเครื่องมือแปลแบบเรียลไทม์ กระบวนการเกี่ยวข้องกับการใช้ชุดข้อมูลที่ครอบคลุมซึ่งประกอบด้วยการบันทึกเสียงของภาษาพูด จับคู่กับการถอดเสียงที่สอดคล้องกัน
คำแนะนำสินค้า
พัฒนาแบบจำลองโดยใช้ชุดข้อมูลที่กว้างขวางของประวัติการซื้อของลูกค้า รวมถึงฉลากที่ชี้ให้เห็นถึงผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้ามีแนวโน้มที่จะซื้อ เป้าหมายคือการให้คำแนะนำที่ถูกต้องแก่ลูกค้า ซึ่งจะเป็นการกระตุ้นยอดขายและเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า
คำบรรยายภาพ
ปฏิวัติกระบวนการตีความภาพของคุณด้วยบริการคำบรรยายภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI อันทันสมัยของเรา เราใส่ความมีชีวิตชีวาลงในรูปภาพโดยสร้างคำอธิบายที่ถูกต้องและมีความหมายตามบริบท นี่เป็นการปูทางสำหรับการมีส่วนร่วมและความเป็นไปได้ในการโต้ตอบกับเนื้อหาภาพของคุณสำหรับผู้ชมของคุณ
การฝึกอบรมบริการแปลงข้อความเป็นคำพูด
เรามีชุดข้อมูลที่ครอบคลุมซึ่งประกอบด้วยการบันทึกเสียงพูดของมนุษย์ ซึ่งเหมาะสำหรับการฝึกอบรมโมเดล AI รุ่นเหล่านี้สามารถสร้างเสียงที่เป็นธรรมชาติและน่าดึงดูดใจสำหรับแอปพลิเคชันของคุณ จึงมอบประสบการณ์เสียงที่โดดเด่นและชวนดื่มด่ำให้กับผู้ใช้ของคุณ
แคตตาล็อกข้อมูลที่หลากหลายของเราได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับกรณีการใช้งาน Generative AI จำนวนมาก
แคตตาล็อกข้อมูลทางการแพทย์และการออกใบอนุญาต:
- 5M+ บันทึกและไฟล์เสียงของแพทย์ใน 31 รายการพิเศษ
- ภาพทางการแพทย์ 2 ล้านภาพขึ้นไปในสาขารังสีวิทยาและความเชี่ยวชาญพิเศษอื่นๆ (MRI, CTs, USGs, XRs)
- เอกสารข้อความทางคลินิกมากกว่า 30 รายการพร้อมเอนทิตีที่มีมูลค่าเพิ่มและคำอธิบายประกอบความสัมพันธ์
แค็ตตาล็อกข้อมูลคำพูดนอกชั้นวางและการออกใบอนุญาต:
- ข้อมูลคำพูด 40k+ ชั่วโมง (50+ ภาษา/100+ ภาษา)
- 55+ หัวข้อที่ครอบคลุม
- อัตราการสุ่มตัวอย่าง – 8/16/44/48 kHz
- ประเภทเสียง - เกิดขึ้นเอง มีสคริปต์ พูดคนเดียว คำพูดปลุก
- ชุดข้อมูลเสียงที่คัดลอกอย่างสมบูรณ์ในหลายภาษาสำหรับการสนทนาระหว่างมนุษย์กับมนุษย์ การสนทนาระหว่างมนุษย์กับบอท การสนทนาระหว่างเจ้าหน้าที่กับเจ้าหน้าที่ การพูดคนเดียว สุนทรพจน์ พอดแคสต์ ฯลฯ
แคตตาล็อกข้อมูลรูปภาพและวิดีโอ & ใบอนุญาต:
- การเก็บภาพอาหาร/เอกสาร
- คอลเลกชันวิดีโอการรักษาความปลอดภัยภายในบ้าน
- คอลเลกชันรูปภาพใบหน้า/วิดีโอ
- ใบแจ้งหนี้, ใบสั่งซื้อ, การรวบรวมเอกสารใบเสร็จรับเงินสำหรับ OCR
- การรวบรวมรูปภาพสำหรับการตรวจจับความเสียหายของยานพาหนะ
- คอลเลกชันภาพป้ายทะเบียนรถ
- คอลเลกชันภาพภายในรถ
- คอลเลกชันรูปภาพพร้อมคนขับรถยนต์ในโฟกัส
- คอลเลกชันรูปภาพที่เกี่ยวข้องกับแฟชั่น
มาคุยกันเถอะ
คำถามที่พบบ่อย (FAQ)
DL เป็นฟิลด์ย่อยของ ML ที่ใช้เครือข่ายประสาทเทียมที่มีหลายเลเยอร์เพื่อเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนในข้อมูล ML เป็นส่วนย่อยของ AI ที่มุ่งเน้นไปที่อัลกอริทึมและโมเดลที่ช่วยให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้จากข้อมูลได้ โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เป็นส่วนย่อยของการเรียนรู้เชิงลึกและแบ่งปันพื้นฐานทั่วไปกับ AI เชิงกำเนิด เนื่องจากทั้งสองอย่างนี้เป็นส่วนประกอบของการเรียนรู้เชิงลึกที่กว้างขึ้น
โมเดลภาษาขนาดใหญ่หรือ LLM เป็นโมเดลภาษาที่กว้างขวางและใช้งานได้หลากหลาย ซึ่งได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าในเบื้องต้นเกี่ยวกับข้อมูลข้อความจำนวนมากเพื่อเข้าใจลักษณะพื้นฐานของภาษา จากนั้นจึงได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดสำหรับแอปพลิเคชันหรืองานเฉพาะ ทำให้สามารถปรับและปรับให้เหมาะสมกับวัตถุประสงค์เฉพาะได้
ประการแรก โมเดลภาษาขนาดใหญ่มีความสามารถในการจัดการงานที่หลากหลาย เนื่องจากการฝึกอบรมที่กว้างขวางพร้อมข้อมูลจำนวนมหาศาลและพารามิเตอร์นับพันล้าน
ประการที่สอง แบบจำลองเหล่านี้แสดงความสามารถในการปรับตัวเนื่องจากสามารถปรับแต่งได้อย่างละเอียดด้วยข้อมูลการฝึกภาคสนามที่เฉพาะเจาะจงเพียงเล็กน้อย
ประการสุดท้าย ประสิทธิภาพของ LLM แสดงให้เห็นถึงการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเมื่อมีการรวมข้อมูลและพารามิเตอร์เพิ่มเติม ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพเมื่อเวลาผ่านไป
การออกแบบพรอมต์เกี่ยวข้องกับการสร้างพรอมต์ที่ปรับให้เหมาะกับงานเฉพาะ เช่น การระบุภาษาเอาต์พุตที่ต้องการในงานแปล ในทางกลับกัน วิศวกรรมพรอมต์มุ่งเน้นไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพโดยการผสมผสานความรู้โดเมน การให้ตัวอย่างผลลัพธ์ หรือการใช้คำหลักที่มีประสิทธิภาพ การออกแบบพรอมต์เป็นแนวคิดทั่วไป ในขณะที่วิศวกรรมพรอมต์เป็นแนวทางเฉพาะทาง แม้ว่าการออกแบบที่รวดเร็วจะเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับทุกระบบ แต่วิศวกรรมที่ทันท่วงทีมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับระบบที่ต้องการความแม่นยำหรือประสิทธิภาพสูง
โมเดลภาษาขนาดใหญ่มีอยู่สามประเภท แต่ละประเภทต้องการแนวทางที่แตกต่างกันในการส่งเสริม
- แบบจำลองภาษาทั่วไปทำนายคำถัดไปตามภาษาในข้อมูลการฝึกอบรม
- โมเดลที่ปรับแต่งคำสั่งได้รับการฝึกฝนให้คาดการณ์การตอบสนองต่อคำสั่งที่ให้ไว้ในอินพุต
- โมเดลที่ปรับแต่งบทสนทนาได้รับการฝึกฝนให้มีการสนทนาที่เหมือนบทสนทนาโดยสร้างการตอบกลับถัดไป