โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM): คู่มือฉบับสมบูรณ์ในปี 2024

ทุกสิ่งที่คุณต้องรู้เกี่ยวกับ LLM

สารบัญ

ดาวน์โหลด eBook

โมเดลภาษาขนาดใหญ่

บริษัท

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
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ llm

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

โมเดลภาษาขนาดใหญ่คืออะไร

ปัจจัยสำคัญในการสร้าง LLM Data Corpus

คุณต้องสร้างคลังข้อมูลที่ครอบคลุมเพื่อฝึกโมเดลภาษาได้สำเร็จ กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการรวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลและรับรองคุณภาพและความเกี่ยวข้องในระดับสูง มาดูประเด็นสำคัญที่มีอิทธิพลอย่างมากต่อการพัฒนาไลบรารีข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสำหรับการฝึกอบรมโมเดลภาษา

  1. จัดลำดับความสำคัญของคุณภาพข้อมูลควบคู่กับปริมาณ

    ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เป็นพื้นฐานสำหรับโมเดลภาษาการฝึกอบรม อย่างไรก็ตาม คุณภาพข้อมูลมีความสำคัญอย่างมาก โมเดลที่ได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่มีโครงสร้างกว้างขวางแต่มีโครงสร้างไม่ดีอาจให้ผลลัพธ์ที่ไม่ถูกต้อง

    ในทางกลับกัน ชุดข้อมูลที่เล็กกว่าและได้รับการดูแลจัดการอย่างพิถีพิถันมักจะนำไปสู่ประสิทธิภาพที่เหนือกว่า ความเป็นจริงนี้แสดงให้เห็นถึงความสำคัญของแนวทางที่สมดุลในการรวบรวมข้อมูล ตัวแทนข้อมูลที่มีความหลากหลายและเกี่ยวข้องกับขอบเขตที่ตั้งใจไว้ของแบบจำลองจำเป็นต้องเลือก ทำความสะอาด และจัดระเบียบอย่างขยันขันแข็ง

  2. เลือกแหล่งข้อมูลที่เหมาะสม

    การเลือกแหล่งข้อมูลควรสอดคล้องกับเป้าหมายการใช้งานเฉพาะของโมเดล

    • โมเดลที่สร้างบทสนทนาจะได้รับประโยชน์จากแหล่งต่างๆ เช่น การสนทนาและการสัมภาษณ์ เป็นสิ่งที่ประเมินค่าไม่ได้
    • โมเดลที่เน้นไปที่การสร้างโค้ดจะได้รับประโยชน์จากที่เก็บโค้ดที่มีการบันทึกไว้อย่างดี
    • งานวรรณกรรมและบทภาพยนตร์มีสื่อการฝึกอบรมมากมายสำหรับผู้ที่มุ่งเป้าไปที่การเขียนเชิงสร้างสรรค์

    คุณต้องรวมข้อมูลที่ครอบคลุมภาษาและหัวข้อที่ต้องการ ช่วยให้คุณปรับแต่งโมเดลให้ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพภายในโดเมนที่กำหนด

  3. ใช้การสร้างข้อมูลสังเคราะห์

    การปรับปรุงชุดข้อมูลของคุณด้วยข้อมูลสังเคราะห์สามารถเติมเต็มช่องว่างและขยายขอบเขตได้ คุณสามารถใช้การเพิ่มข้อมูล โมเดลการสร้างข้อความ และการสร้างตามกฎเพื่อสร้างข้อมูลประดิษฐ์ที่สะท้อนถึงรูปแบบในโลกแห่งความเป็นจริง กลยุทธ์นี้ขยายความหลากหลายของชุดการฝึกอบรมเพื่อเพิ่มความยืดหยุ่นของแบบจำลองและช่วยลดอคติ

    ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณตรวจสอบคุณภาพของข้อมูลสังเคราะห์เพื่อให้มีส่วนในเชิงบวกต่อความสามารถของโมเดลในการทำความเข้าใจและสร้างภาษาภายในโดเมนเป้าหมาย

  4. ใช้การรวบรวมข้อมูลอัตโนมัติ

    ระบบอัตโนมัติสำหรับกระบวนการรวบรวมข้อมูลช่วยให้สามารถรวมข้อมูลใหม่ที่เกี่ยวข้องได้อย่างสม่ำเสมอ แนวทางนี้เพิ่มความคล่องตัวในการรับข้อมูล เพิ่มความสามารถในการขยาย และส่งเสริมความสามารถในการทำซ้ำ

    คุณสามารถรวบรวมชุดข้อมูลที่หลากหลายได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้เครื่องมือขูดเว็บ, API และเฟรมเวิร์กการนำเข้าข้อมูล คุณสามารถปรับแต่งเครื่องมือเหล่านี้เพื่อเน้นไปที่ข้อมูลคุณภาพสูงและเกี่ยวข้องได้ พวกเขาปรับสื่อการฝึกอบรมให้เหมาะสมสำหรับโมเดล คุณต้องตรวจสอบระบบอัตโนมัติเหล่านี้อย่างต่อเนื่องเพื่อรักษาความถูกต้องและความสมบูรณ์ทางจริยธรรม

ตัวอย่างยอดนิยมของโมเดลภาษาขนาดใหญ่

ต่อไปนี้คือตัวอย่างที่โดดเด่นบางประการของ LLM ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในอุตสาหกรรมประเภทต่างๆ:

ตัวอย่าง Llm

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:

โมเดล llm ได้รับการฝึกฝนอย่างไร

  1. การรวบรวมข้อมูลข้อความ: การฝึกอบรม LLM เริ่มต้นด้วยการรวบรวมข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล ข้อมูลนี้อาจมาจากหนังสือ เว็บไซต์ บทความ หรือแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย จุดมุ่งหมายคือการจับภาพความหลากหลายของภาษามนุษย์
  2. การล้างข้อมูล: ข้อมูลที่เป็นข้อความดิบจะถูกจัดระเบียบในกระบวนการที่เรียกว่าการประมวลผลล่วงหน้า ซึ่งรวมถึงงานต่างๆ เช่น การลบอักขระที่ไม่ต้องการ การแยกข้อความออกเป็นส่วนเล็กๆ ที่เรียกว่าโทเค็น และทำให้ทั้งหมดอยู่ในรูปแบบที่โมเดลสามารถทำงานได้
  3. แยกข้อมูล: ถัดไป ข้อมูลที่สะอาดจะถูกแบ่งออกเป็นสองชุด ข้อมูลการฝึกอบรมหนึ่งชุดจะถูกใช้เพื่อฝึกอบรมโมเดล ส่วนอีกชุดคือข้อมูลการตรวจสอบ จะใช้ในภายหลังเพื่อทดสอบประสิทธิภาพของโมเดล
  4. การตั้งค่าโมเดล: จากนั้นจะมีการกำหนดโครงสร้างของ LLM หรือที่เรียกว่าสถาปัตยกรรม สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการเลือกประเภทของโครงข่ายประสาทเทียมและตัดสินใจเลือกพารามิเตอร์ต่างๆ เช่น จำนวนเลเยอร์และหน่วยที่ซ่อนอยู่ภายในเครือข่าย
  5. การฝึกอบรมโมเดล: การฝึกจริงเริ่มต้นขึ้นแล้ว แบบจำลอง LLM เรียนรู้โดยดูที่ข้อมูลการฝึกอบรม ทำการคาดคะเนตามสิ่งที่ได้เรียนรู้จนถึงตอนนี้ จากนั้นปรับพารามิเตอร์ภายในเพื่อลดความแตกต่างระหว่างการคาดคะเนและข้อมูลจริง
  6. การตรวจสอบรุ่น: การเรียนรู้ของโมเดล LLM ได้รับการตรวจสอบโดยใช้ข้อมูลการตรวจสอบ สิ่งนี้ช่วยให้เห็นว่าโมเดลทำงานได้ดีเพียงใดและปรับแต่งการตั้งค่าของโมเดลเพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้น
  7. การใช้โมเดล: หลังจากอบรมและประเมินผลแล้ว โมเดล LLM ก็พร้อมใช้งาน ตอนนี้สามารถรวมเข้ากับแอปพลิเคชันหรือระบบที่จะสร้างข้อความตามอินพุตใหม่ที่ได้รับ
  8. การปรับปรุงโมเดล: สุดท้ายนี้ ยังมีที่ว่างสำหรับการปรับปรุงอยู่เสมอ โมเดล LLM สามารถปรับแต่งเพิ่มเติมเมื่อเวลาผ่านไป โดยใช้ข้อมูลที่อัปเดตหรือปรับการตั้งค่าตามความคิดเห็นและการใช้งานจริง

โปรดจำไว้ว่ากระบวนการนี้ต้องการทรัพยากรด้านการคำนวณที่สำคัญ เช่น หน่วยประมวลผลที่ทรงพลังและพื้นที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่ ตลอดจนความรู้เฉพาะทางในการเรียนรู้ของเครื่อง นั่นเป็นเหตุผลที่มักจะดำเนินการโดยองค์กรหรือบริษัทวิจัยเฉพาะที่สามารถเข้าถึงโครงสร้างพื้นฐานและความเชี่ยวชาญที่จำเป็นได้

LLM พึ่งพาการเรียนรู้ภายใต้การดูแลหรือไม่มีผู้ดูแลหรือไม่?

แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่มักได้รับการฝึกฝนโดยใช้วิธีการที่เรียกว่าการเรียนรู้แบบมีผู้สอน พูดง่ายๆ ก็คือ พวกเขาเรียนรู้จากตัวอย่างที่แสดงคำตอบที่ถูกต้อง

llm ขึ้นอยู่กับการเรียนรู้แบบมีผู้สอนหรือแบบไม่มีผู้ดูแลหรือไม่? จินตนาการว่าคุณกำลังสอนคำศัพท์ให้เด็กโดยแสดงรูปภาพให้พวกเขาดู คุณให้พวกเขาดูรูปแมวและพูดว่า "แมว" และพวกเขาเรียนรู้ที่จะเชื่อมโยงรูปภาพนั้นกับคำนั้น นั่นคือวิธีการทำงานของการเรียนรู้แบบมีผู้สอน โมเดลได้รับข้อความจำนวนมาก ("รูปภาพ") และผลลัพธ์ที่สอดคล้องกัน ("คำ") และเรียนรู้ที่จะจับคู่พวกมัน

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

แหล่ง

แต่ไม่ใช่แค่ขนาดของข้อมูลเท่านั้น เรื่องคุณภาพก็เช่นกัน ข้อมูลต้องสะอาดและหลากหลายเพื่อช่วยให้โมเดลเรียนรู้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ และคุณไม่สามารถลืมชิ้นส่วนสำคัญอื่นๆ ของปริศนาได้ เช่น พลังการประมวลผลที่คุณต้องการ อัลกอริทึมที่คุณใช้สำหรับการฝึกอบรม และการตั้งค่าฮาร์ดแวร์ที่คุณมี ปัจจัยทั้งหมดเหล่านี้มีส่วนสำคัญในการฝึกอบรม LLM

การเพิ่มขึ้นของโมเดลภาษาขนาดใหญ่: เหตุใดจึงมีความสำคัญ

LLMs ไม่ใช่แค่แนวคิดหรือการทดลองอีกต่อไป พวกเขากำลังมีบทบาทสำคัญในภูมิทัศน์ดิจิทัลของเรามากขึ้นเรื่อยๆ แต่ทำไมสิ่งนี้ถึงเกิดขึ้น? อะไรทำให้ LLM เหล่านี้มีความสำคัญมาก เรามาเจาะลึกถึงปัจจัยสำคัญบางประการกัน

การเพิ่มขึ้นของ llm: ทำไมพวกเขาถึงสำคัญ?

  1. เชี่ยวชาญในการเลียนแบบข้อความของมนุษย์

    LLM ได้เปลี่ยนวิธีที่เราจัดการกับงานที่ใช้ภาษา แบบจำลองเหล่านี้สร้างขึ้นโดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่แข็งแกร่ง มาพร้อมกับความสามารถในการเข้าใจความแตกต่างของภาษามนุษย์ รวมถึงบริบท อารมณ์ และแม้แต่การเสียดสีในระดับหนึ่ง ความสามารถในการเลียนแบบภาษามนุษย์นี้ไม่ได้เป็นเพียงสิ่งแปลกใหม่ แต่มีนัยยะสำคัญ

    ความสามารถในการสร้างข้อความขั้นสูงของ LLM สามารถปรับปรุงทุกอย่างตั้งแต่การสร้างเนื้อหาไปจนถึงการโต้ตอบกับฝ่ายบริการลูกค้า

    ลองนึกภาพว่าสามารถถามคำถามที่ซับซ้อนกับผู้ช่วยดิจิทัลและได้คำตอบที่ไม่เพียงสมเหตุสมผล แต่ยังสอดคล้องกัน ตรงประเด็น และแสดงออกมาในโทนเสียงสนทนาอีกด้วย นั่นคือสิ่งที่ LLM เปิดใช้งาน พวกเขากำลังกระตุ้นการโต้ตอบระหว่างมนุษย์กับเครื่องจักรที่เป็นธรรมชาติและมีส่วนร่วมมากขึ้น ยกระดับประสบการณ์ผู้ใช้ และทำให้การเข้าถึงข้อมูลเป็นประชาธิปไตย

  2. พลังคอมพิวเตอร์ราคาไม่แพง

    การเพิ่มขึ้นของ LLM จะไม่สามารถเกิดขึ้นได้หากไม่มีการพัฒนาแบบคู่ขนานในด้านคอมพิวเตอร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การทำให้เป็นประชาธิปไตยของทรัพยากรการคำนวณมีบทบาทสำคัญในวิวัฒนาการและการนำ LLMs มาใช้

    แพลตฟอร์มบนคลาวด์นำเสนอการเข้าถึงทรัพยากรการประมวลผลประสิทธิภาพสูงอย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน ด้วยวิธีนี้ แม้แต่องค์กรขนาดเล็กและนักวิจัยอิสระก็สามารถฝึกฝนโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ซับซ้อนได้

    นอกจากนี้ การปรับปรุงในหน่วยประมวลผล (เช่น GPU และ TPU) เมื่อรวมกับการเพิ่มขึ้นของการประมวลผลแบบกระจาย ทำให้สามารถฝึกโมเดลที่มีพารามิเตอร์หลายพันล้านตัวได้ ความสามารถในการเข้าถึงที่เพิ่มขึ้นของพลังการประมวลผลช่วยให้ LLMs เติบโตและประสบความสำเร็จ ซึ่งนำไปสู่นวัตกรรมและแอปพลิเคชันเพิ่มเติมในสาขานี้

  3. การเปลี่ยนแปลงความชอบของผู้บริโภค

    ผู้บริโภคในปัจจุบันไม่เพียงแค่ต้องการคำตอบเท่านั้น พวกเขาต้องการปฏิสัมพันธ์ที่มีส่วนร่วมและสัมพันธ์กัน ในขณะที่ผู้คนเติบโตขึ้นมาโดยใช้เทคโนโลยีดิจิทัล เห็นได้ชัดว่าความต้องการเทคโนโลยีที่ให้ความรู้สึกเป็นธรรมชาติและเหมือนมนุษย์เพิ่มมากขึ้น LLM เสนอโอกาสที่ไม่มีใครเทียบได้เพื่อตอบสนองความคาดหวังเหล่านี้ โดยการสร้างข้อความเหมือนมนุษย์ โมเดลเหล่านี้สามารถสร้างประสบการณ์ดิจิทัลที่น่าดึงดูดและไดนามิก ซึ่งสามารถเพิ่มความพึงพอใจและความภักดีของผู้ใช้ได้ ไม่ว่าจะเป็นแชทบอท AI ที่ให้บริการลูกค้าหรือผู้ช่วยเสียงที่แจ้งข่าวสารล่าสุด LLM กำลังนำเข้าสู่ยุคของ AI ที่เข้าใจเรามากขึ้น

  4. 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

  5. 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:

กรณีการใช้งานยอดนิยมของโมเดลภาษาขนาดใหญ่

  1. การสร้างข้อความภาษาธรรมชาติ: โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) รวมพลังของปัญญาประดิษฐ์และภาษาศาสตร์เชิงคำนวณเพื่อสร้างข้อความในภาษาธรรมชาติอย่างอิสระ สามารถตอบสนองความต้องการที่หลากหลายของผู้ใช้ เช่น เขียนบทความ เขียนเพลง หรือมีส่วนร่วมในการสนทนากับผู้ใช้
  2. การแปลผ่านเครื่อง: สามารถใช้ LLM อย่างมีประสิทธิภาพในการแปลข้อความระหว่างคู่ภาษาใดก็ได้ โมเดลเหล่านี้ใช้ประโยชน์จากอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึก เช่น โครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดขึ้นซ้ำ เพื่อทำความเข้าใจโครงสร้างทางภาษาของทั้งภาษาต้นทางและภาษาเป้าหมาย จึงช่วยอำนวยความสะดวกในการแปลข้อความต้นฉบับเป็นภาษาที่ต้องการ
  3. การสร้างเนื้อหาต้นฉบับ: LLM ได้เปิดช่องทางให้เครื่องจักรสร้างเนื้อหาที่เหนียวแน่นและมีเหตุผล เนื้อหานี้สามารถใช้เพื่อสร้างบล็อกโพสต์ บทความ และเนื้อหาประเภทอื่นๆ แบบจำลองใช้ประโยชน์จากประสบการณ์การเรียนรู้เชิงลึกอย่างลึกซึ้งเพื่อจัดรูปแบบและโครงสร้างเนื้อหาในลักษณะที่แปลกใหม่และเป็นมิตรกับผู้ใช้
  4. วิเคราะห์ความรู้สึก: แอปพลิเคชั่นที่น่าสนใจอย่างหนึ่งของ Large Language Models คือการวิเคราะห์ความรู้สึก ในกรณีนี้ แบบจำลองได้รับการฝึกฝนให้จดจำและจัดหมวดหมู่สถานะทางอารมณ์และความรู้สึกที่มีอยู่ในข้อความที่มีคำอธิบายประกอบ ซอฟต์แวร์สามารถระบุอารมณ์ต่างๆ เช่น เชิงบวก การปฏิเสธ ความเป็นกลาง และความรู้สึกที่ซับซ้อนอื่นๆ สิ่งนี้สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับความคิดเห็นของลูกค้าและมุมมองเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และบริการต่างๆ
  5. ทำความเข้าใจ สรุป และจำแนกข้อความ: LLM สร้างโครงสร้างที่ใช้งานได้สำหรับซอฟต์แวร์ AI เพื่อตีความข้อความและบริบท ด้วยการสั่งให้โมเดลเข้าใจและกลั่นกรองข้อมูลจำนวนมหาศาล LLM ช่วยให้โมเดล AI สามารถเข้าใจ สรุป และแม้แต่จัดหมวดหมู่ข้อความในรูปแบบและรูปแบบที่หลากหลาย
  6. 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

การติดแท็กส่วนของคำพูด (pos)

การติดแท็ก Part-of-Speech (POS)

คำในประโยคถูกแท็กด้วยฟังก์ชันทางไวยากรณ์ เช่น คำกริยา คำนาม คำคุณศัพท์ ฯลฯ กระบวนการนี้ช่วยให้แบบจำลองเข้าใจไวยากรณ์และการเชื่อมโยงระหว่างคำ

การรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อ (ner)

การรับรู้ชื่อนิติบุคคล (NER)

เอนทิตีที่มีชื่อ เช่น องค์กร สถานที่ และบุคคลภายในประโยคจะถูกทำเครื่องหมาย แบบฝึกหัดนี้ช่วยแบบจำลองในการตีความความหมายของคำและวลี และให้คำตอบที่แม่นยำยิ่งขึ้น

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

ข้อมูลข้อความถูกกำหนดป้ายกำกับความรู้สึก เช่น เชิงบวก เป็นกลาง หรือเชิงลบ ช่วยให้ตัวแบบเข้าใจความรู้สึกแฝงของประโยค มีประโยชน์อย่างยิ่งในการตอบคำถามเกี่ยวกับอารมณ์และความคิดเห็น

ความละเอียดของ Coreference

ความละเอียดของแกนอ้างอิง

การระบุและแก้ไขกรณีที่เอนทิตีเดียวกันถูกอ้างถึงในส่วนต่างๆ ของข้อความ ขั้นตอนนี้ช่วยให้แบบจำลองเข้าใจบริบทของประโยค ซึ่งนำไปสู่การตอบสนองที่สอดคล้องกัน

การจัดประเภทข้อความ

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

การขูดเว็บข้อมูล

การแปลด้วยเครื่อง

พัฒนาแบบจำลองโดยใช้ชุดข้อมูลหลายภาษาที่จับคู่กับการถอดความที่สอดคล้องกันสำหรับการแปลข้อความในภาษาต่างๆ กระบวนการนี้ช่วยขจัดอุปสรรคทางภาษาและส่งเสริมการเข้าถึงข้อมูล

เครื่องแปลภาษา

การสกัดและการสร้างอนุกรมวิธาน

Shaip สามารถช่วยในการแยกอนุกรมวิธานและการสร้าง สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการจำแนกและจัดหมวดหมู่ข้อมูลในรูปแบบที่มีโครงสร้างซึ่งสะท้อนถึงความสัมพันธ์ระหว่างจุดข้อมูลต่างๆ สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับธุรกิจในการจัดระเบียบข้อมูล ทำให้เข้าถึงได้มากขึ้นและวิเคราะห์ได้ง่ายขึ้น ตัวอย่างเช่น ในธุรกิจอีคอมเมิร์ซ ข้อมูลผลิตภัณฑ์อาจถูกจัดหมวดหมู่ตามประเภทผลิตภัณฑ์ แบรนด์ ราคา ฯลฯ ทำให้ลูกค้าสามารถสำรวจแค็ตตาล็อกผลิตภัณฑ์ได้ง่ายขึ้น

การสกัดและการสร้างอนุกรมวิธาน

การเก็บรวบรวมข้อมูล

บริการรวบรวมข้อมูลของเราให้ข้อมูลที่สำคัญในโลกแห่งความจริงหรือข้อมูลสังเคราะห์ที่จำเป็นสำหรับการฝึกอัลกอริทึม AI เชิงกำเนิด และปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพของโมเดลของคุณ ข้อมูลมีแหล่งที่มาอย่างเป็นกลาง มีจริยธรรม และมีความรับผิดชอบ โดยคำนึงถึงความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล

การเก็บรวบรวมข้อมูล

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

ถาม-ตอบ

สรุปข้อความ

ผู้เชี่ยวชาญของเราสามารถกลั่นกรองบทสนทนาที่ครอบคลุมหรือบทสนทนาที่มีความยาว นำเสนอบทสรุปที่กระชับและลึกซึ้งจากข้อมูลที่เป็นข้อความจำนวนมาก

การสรุปข้อความ

การสร้างข้อความ

ฝึกโมเดลโดยใช้ชุดข้อมูลข้อความกว้างๆ ในรูปแบบต่างๆ เช่น บทความข่าว เรื่องแต่ง และบทกวี จากนั้นโมเดลเหล่านี้สามารถสร้างเนื้อหาประเภทต่างๆ รวมถึงบทความข่าว รายการบล็อก หรือโพสต์บนโซเชียลมีเดีย นำเสนอโซลูชันที่คุ้มค่าและประหยัดเวลาสำหรับการสร้างเนื้อหา

การสร้างข้อความ

การรู้จำเสียง

พัฒนาแบบจำลองที่สามารถเข้าใจภาษาพูดสำหรับการใช้งานต่างๆ ซึ่งรวมถึงผู้ช่วยที่สั่งงานด้วยเสียง ซอฟต์แวร์เขียนตามคำบอก และเครื่องมือแปลแบบเรียลไทม์ กระบวนการเกี่ยวข้องกับการใช้ชุดข้อมูลที่ครอบคลุมซึ่งประกอบด้วยการบันทึกเสียงของภาษาพูด จับคู่กับการถอดเสียงที่สอดคล้องกัน

การรู้จำเสียงพูด

คำแนะนำสินค้า

พัฒนาแบบจำลองโดยใช้ชุดข้อมูลที่กว้างขวางของประวัติการซื้อของลูกค้า รวมถึงฉลากที่ชี้ให้เห็นถึงผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้ามีแนวโน้มที่จะซื้อ เป้าหมายคือการให้คำแนะนำที่ถูกต้องแก่ลูกค้า ซึ่งจะเป็นการกระตุ้นยอดขายและเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า

คำแนะนำผลิตภัณฑ์

คำบรรยายภาพ

ปฏิวัติกระบวนการตีความภาพของคุณด้วยบริการคำบรรยายภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI อันทันสมัยของเรา เราใส่ความมีชีวิตชีวาลงในรูปภาพโดยสร้างคำอธิบายที่ถูกต้องและมีความหมายตามบริบท นี่เป็นการปูทางสำหรับการมีส่วนร่วมและความเป็นไปได้ในการโต้ตอบกับเนื้อหาภาพของคุณสำหรับผู้ชมของคุณ

คำบรรยายภาพ

การฝึกอบรมบริการแปลงข้อความเป็นคำพูด

เรามีชุดข้อมูลที่ครอบคลุมซึ่งประกอบด้วยการบันทึกเสียงพูดของมนุษย์ ซึ่งเหมาะสำหรับการฝึกอบรมโมเดล AI รุ่นเหล่านี้สามารถสร้างเสียงที่เป็นธรรมชาติและน่าดึงดูดใจสำหรับแอปพลิเคชันของคุณ จึงมอบประสบการณ์เสียงที่โดดเด่นและชวนดื่มด่ำให้กับผู้ใช้ของคุณ

การฝึกอบรมบริการแปลงข้อความเป็นคำพูด

แคตตาล็อกข้อมูลที่หลากหลายของเราได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับกรณีการใช้งาน Generative AI จำนวนมาก

แคตตาล็อกข้อมูลทางการแพทย์และการออกใบอนุญาต:

  • 5M+ บันทึกและไฟล์เสียงของแพทย์ใน 31 รายการพิเศษ
  • ภาพทางการแพทย์ 2 ล้านภาพขึ้นไปในสาขารังสีวิทยาและความเชี่ยวชาญพิเศษอื่นๆ (MRI, CTs, USGs, XRs)
  • เอกสารข้อความทางคลินิกมากกว่า 30 รายการพร้อมเอนทิตีที่มีมูลค่าเพิ่มและคำอธิบายประกอบความสัมพันธ์
แค็ตตาล็อกข้อมูลทางการแพทย์และใบอนุญาตที่มีจำหน่ายทั่วไป

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
แค็ตตาล็อกข้อมูลคำพูดและใบอนุญาตที่มีจำหน่ายทั่วไป

แคตตาล็อกข้อมูลรูปภาพและวิดีโอ & ใบอนุญาต:

  • การเก็บภาพอาหาร/เอกสาร
  • คอลเลกชันวิดีโอการรักษาความปลอดภัยภายในบ้าน
  • คอลเลกชันรูปภาพใบหน้า/วิดีโอ
  • ใบแจ้งหนี้, ใบสั่งซื้อ, การรวบรวมเอกสารใบเสร็จรับเงินสำหรับ OCR
  • การรวบรวมรูปภาพสำหรับการตรวจจับความเสียหายของยานพาหนะ 
  • คอลเลกชันภาพป้ายทะเบียนรถ
  • คอลเลกชันภาพภายในรถ
  • คอลเลกชันรูปภาพพร้อมคนขับรถยนต์ในโฟกัส
  • คอลเลกชันรูปภาพที่เกี่ยวข้องกับแฟชั่น
แค็ตตาล็อกข้อมูลภาพและวิดีโอและการออกใบอนุญาต

มาคุยกันเถอะ

  • ในการลงทะเบียน ฉันเห็นด้วยกับ Shaip นโยบายความเป็นส่วนตัว และ ใช้บริการมา และให้ความยินยอมของฉันในการรับการสื่อสารการตลาดแบบ B2B จาก Shaip
  • ฟิลด์นี้มีวัตถุประสงค์เพื่อตรวจสอบและควรจะไม่มีการเปลี่ยนแปลง

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