വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ (LLM): 2024-ൽ സമ്പൂർണ്ണ ഗൈഡ്

LLM നെ കുറിച്ച് നിങ്ങൾ അറിയേണ്ടതെല്ലാം

ഉള്ളടക്ക പട്ടിക

ഇബുക്ക് ഡൗൺലോഡുചെയ്യുക

വലിയ ഭാഷാ മാതൃകകൾ

അവതാരിക

ഗൂഗിളിനോ അലക്‌സയോ നിങ്ങളെ എങ്ങനെ 'കിട്ടി' എന്ന് ആശ്ചര്യപ്പെട്ടോ, എപ്പോഴെങ്കിലും നിങ്ങളുടെ തലയിൽ മാന്തികുഴിയുണ്ടോ? അതോ മനുഷ്യനെ ഭയപ്പെടുത്തുന്ന ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ നിർമ്മിത ലേഖനം വായിക്കുന്നതായി നിങ്ങൾ കണ്ടെത്തിയോ? നീ ഒറ്റക്കല്ല. തിരശ്ശീല പിൻവലിച്ച് രഹസ്യം വെളിപ്പെടുത്താനുള്ള സമയമാണിത്: വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ LLM-കൾ.

ഇവ എന്തൊക്കെയാണ്, നിങ്ങൾ ചോദിക്കുന്നു? LLM-കളെ മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന മാന്ത്രികന്മാരായി കരുതുക. അവ നമ്മുടെ ഡിജിറ്റൽ ചാറ്റുകൾക്ക് കരുത്ത് പകരുന്നു, ഞങ്ങളുടെ കലക്കമുള്ള ശൈലികൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു, കൂടാതെ നമ്മളെപ്പോലെ എഴുതുകയും ചെയ്യുന്നു. അവർ നമ്മുടെ ജീവിതത്തെ മാറ്റിമറിക്കുകയും സയൻസ് ഫിക്ഷനെ യാഥാർത്ഥ്യമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

ഈ ഗൈഡ് എല്ലാ കാര്യങ്ങളിലും LLM ആണ്. അവർക്ക് എന്തുചെയ്യാൻ കഴിയും, എന്തുചെയ്യാൻ കഴിയില്ല, അവ എവിടെയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത് എന്നിവ ഞങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും. ലളിതവും ലളിതവുമായ ഭാഷയിൽ അവ നമ്മെയെല്ലാം എങ്ങനെ സ്വാധീനിക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കും.

അതിനാൽ, LLM-കളിലേക്കുള്ള നമ്മുടെ ആവേശകരമായ യാത്ര ആരംഭിക്കാം.

ഈ ഗൈഡ് ആർക്കുവേണ്ടിയാണ്?

ഈ വിപുലമായ ഗൈഡ് ഇതിനുള്ളതാണ്:

  • വൻതോതിൽ ഡാറ്റ പതിവായി ചൂഷണം ചെയ്യുന്ന എല്ലാ സംരംഭകരും സോളോപ്രണർമാരും
  • AI, മെഷീൻ ലേണിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ പ്രോസസ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ആരംഭിക്കുന്ന പ്രൊഫഷണലുകൾ
  • അവരുടെ AI മൊഡ്യൂളുകൾക്കോ ​​AI-അധിഷ്ഠിത ഉൽപ്പന്നങ്ങൾക്കോ ​​​​വേഗത്തിലുള്ള സമയ-വിപണി നടപ്പിലാക്കാൻ ഉദ്ദേശിക്കുന്ന പ്രോജക്റ്റ് മാനേജർമാർ
  • കൂടാതെ AI പ്രക്രിയകളിൽ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന ലെയറുകളുടെ വിശദാംശങ്ങളിലേക്ക് കടക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെടുന്ന സാങ്കേതിക പ്രേമികളും.
വലിയ ഭാഷാ മാതൃകകൾ llm

എന്താണ് വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ?

ലാർജ് ലാംഗ്വേജ് മോഡലുകൾ (LLMs) മനുഷ്യനെപ്പോലെയുള്ള ടെക്‌സ്‌റ്റ് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും മനസ്സിലാക്കാനും സൃഷ്ടിക്കാനും രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്ന വിപുലമായ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (AI) സംവിധാനങ്ങളാണ്. വെബ്‌സൈറ്റുകൾ, പുസ്‌തകങ്ങൾ, ലേഖനങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള വിവിധ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്നുള്ള കോടിക്കണക്കിന് വാക്കുകൾ സാധാരണയായി ഉൾക്കൊള്ളുന്ന, ആഴത്തിലുള്ള പഠന സാങ്കേതികതകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളവയും ബൃഹത്തായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളിൽ പരിശീലിപ്പിച്ചവയുമാണ്. ഈ വിപുലമായ പരിശീലനം ഭാഷ, വ്യാകരണം, സന്ദർഭം, പൊതുവിജ്ഞാനത്തിന്റെ ചില വശങ്ങൾ എന്നിവയുടെ സൂക്ഷ്മതകൾ മനസ്സിലാക്കാൻ LLM-കളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.

OpenAI-യുടെ GPT-3 പോലെയുള്ള ചില ജനപ്രിയ LLM-കൾ, ട്രാൻസ്ഫോർമർ എന്ന് വിളിക്കപ്പെടുന്ന ഒരു തരം ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് സങ്കീർണ്ണമായ ഭാഷാ ജോലികൾ ശ്രദ്ധേയമായ വൈദഗ്ധ്യത്തോടെ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ അവരെ അനുവദിക്കുന്നു. ഈ മോഡലുകൾക്ക് വിപുലമായ ജോലികൾ ചെയ്യാൻ കഴിയും, ഉദാഹരണത്തിന്:

  • ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നു
  • വാചകം സംഗ്രഹിക്കുന്നു
  • ഭാഷകൾ വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നു
  • ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുന്നു
  • ഉപയോക്താക്കളുമായി സംവേദനാത്മക സംഭാഷണങ്ങളിൽ ഏർപ്പെടുന്നു പോലും

LLM-കൾ വികസിക്കുന്നത് തുടരുമ്പോൾ, ഉപഭോക്തൃ സേവനവും ഉള്ളടക്ക നിർമ്മാണവും മുതൽ വിദ്യാഭ്യാസവും ഗവേഷണവും വരെ വ്യവസായങ്ങളിലുടനീളം വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ഓട്ടോമേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനുമുള്ള വലിയ സാധ്യതകൾ അവർ കൈവശം വയ്ക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, പക്ഷപാതപരമായ പെരുമാറ്റം അല്ലെങ്കിൽ ദുരുപയോഗം പോലുള്ള ധാർമ്മികവും സാമൂഹികവുമായ ആശങ്കകളും അവർ ഉയർത്തുന്നു, അത് സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ പുരോഗതിയിൽ അഭിസംബോധന ചെയ്യേണ്ടതുണ്ട്.

വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ എന്തൊക്കെയാണ്

ഒരു LLM ഡാറ്റാ കോർപ്പസ് നിർമ്മിക്കുന്നതിനുള്ള അവശ്യ ഘടകങ്ങൾ

ഭാഷാ മോഡലുകളെ വിജയകരമായി പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് നിങ്ങൾ ഒരു സമഗ്രമായ ഡാറ്റ കോർപ്പസ് നിർമ്മിക്കണം. ഈ പ്രക്രിയയിൽ വലിയ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയും അതിൻ്റെ ഉയർന്ന നിലവാരവും പ്രസക്തിയും ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഭാഷാ മാതൃകാ പരിശീലനത്തിനായി ഫലപ്രദമായ ഒരു ഡാറ്റാ ലൈബ്രറിയുടെ വികസനത്തെ കാര്യമായി സ്വാധീനിക്കുന്ന പ്രധാന വശങ്ങൾ നോക്കാം.

  1. അളവിനൊപ്പം ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരത്തിനും മുൻഗണന നൽകുക

    ഭാഷാ മാതൃകകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ഒരു വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റ് അടിസ്ഥാനമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരത്തിന് വളരെയധികം പ്രാധാന്യമുണ്ട്. വിപുലമായതും എന്നാൽ മോശം ഘടനാപരമായതുമായ ഡാറ്റയിൽ പരിശീലിപ്പിച്ച മോഡലുകൾ കൃത്യമല്ലാത്ത ഫലങ്ങൾ നൽകിയേക്കാം.

    നേരെമറിച്ച്, ചെറുതും സൂക്ഷ്മമായി ക്യൂറേറ്റ് ചെയ്തതുമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പലപ്പോഴും മികച്ച പ്രകടനത്തിലേക്ക് നയിക്കുന്നു. ഈ യാഥാർത്ഥ്യം വിവരശേഖരണത്തിൽ സമതുലിതമായ സമീപനത്തിൻ്റെ പ്രാധാന്യം കാണിക്കുന്നു. ഡാറ്റാ പ്രതിനിധി, വൈവിധ്യമാർന്നതും മോഡലിൻ്റെ ഉദ്ദേശിച്ച വ്യാപ്തിയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടതും ശ്രദ്ധാപൂർവമായ തിരഞ്ഞെടുക്കലും വൃത്തിയാക്കലും ഓർഗനൈസേഷനും ആവശ്യമാണ്.

  2. ഉചിതമായ ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക

    ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങളുടെ തിരഞ്ഞെടുപ്പ് മോഡലിൻ്റെ നിർദ്ദിഷ്ട ആപ്ലിക്കേഷൻ ലക്ഷ്യങ്ങളുമായി പൊരുത്തപ്പെടണം.

    • സംഭാഷണങ്ങളും അഭിമുഖങ്ങളും പോലെയുള്ള ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് ഡയലോഗ് സൃഷ്ടിക്കുന്ന മോഡലുകൾക്ക് പ്രയോജനം ലഭിക്കും.
    • കോഡ് ജനറേഷനിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന മോഡലുകൾക്ക് നന്നായി രേഖപ്പെടുത്തപ്പെട്ട കോഡ് ശേഖരണങ്ങളിൽ നിന്ന് പ്രയോജനം ലഭിക്കും.
    • സാഹിത്യകൃതികളും സ്ക്രിപ്റ്റുകളും സർഗ്ഗാത്മക രചനകൾ ലക്ഷ്യമിടുന്നവർക്ക് ധാരാളം പരിശീലന സാമഗ്രികൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

    ഉദ്ദേശിക്കുന്ന ഭാഷകളിലും വിഷയങ്ങളിലും വ്യാപിക്കുന്ന ഡാറ്റ നിങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തണം. മോഡൽ അതിൻ്റെ നിയുക്ത ഡൊമെയ്‌നിൽ ഫലപ്രദമായി പ്രവർത്തിക്കാൻ ഇത് നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു.

  3. സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ജനറേഷൻ ഉപയോഗിക്കുക

    സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റ് മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നത് വിടവുകൾ നികത്താനും അതിൻ്റെ പരിധി വർദ്ധിപ്പിക്കാനും കഴിയും. യഥാർത്ഥ ലോക പാറ്റേണുകളെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന കൃത്രിമ ഡാറ്റ സൃഷ്ടിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഡാറ്റ വർദ്ധിപ്പിക്കൽ, ടെക്സ്റ്റ് ജനറേഷൻ മോഡലുകൾ, റൂൾ അധിഷ്ഠിത ജനറേഷൻ എന്നിവ ഉപയോഗിക്കാം. ഈ തന്ത്രം മോഡലിൻ്റെ പ്രതിരോധശേഷി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനും പക്ഷപാതങ്ങൾ കുറയ്ക്കുന്നതിനും സഹായിക്കുന്ന പരിശീലന സെറ്റിൻ്റെ വൈവിധ്യത്തെ വിശാലമാക്കുന്നു.

    സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയുടെ ഗുണനിലവാരം നിങ്ങൾ പരിശോധിച്ചുറപ്പിച്ചിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക, അതുവഴി അതിൻ്റെ ടാർഗെറ്റ് ഡൊമെയ്‌നിനുള്ളിൽ ഭാഷ മനസിലാക്കാനും സൃഷ്ടിക്കാനുമുള്ള മോഡലിൻ്റെ കഴിവിന് പോസിറ്റീവ് സംഭാവന നൽകുന്നു.

  4. ഓട്ടോമേറ്റഡ് ഡാറ്റ ശേഖരണം നടപ്പിലാക്കുക

    ഡാറ്റാ ശേഖരണ പ്രക്രിയയ്ക്കുള്ള ഓട്ടോമേഷൻ പുതിയതും പ്രസക്തവുമായ ഡാറ്റയുടെ സ്ഥിരതയുള്ള സംയോജനത്തിന് സഹായിക്കുന്നു. ഈ സമീപനം ഡാറ്റ ഏറ്റെടുക്കൽ കാര്യക്ഷമമാക്കുന്നു, സ്കേലബിളിറ്റി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു, പുനരുൽപാദനക്ഷമത പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു.

    വെബ് സ്ക്രാപ്പിംഗ് ടൂളുകൾ, API-കൾ, ഡാറ്റ ഉൾപ്പെടുത്തൽ ചട്ടക്കൂടുകൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് വ്യത്യസ്ത ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കാര്യക്ഷമമായി ശേഖരിക്കാനാകും. ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ളതും പ്രസക്തവുമായ ഡാറ്റയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് ഈ ടൂളുകൾ മികച്ചതാക്കാൻ കഴിയും. അവർ മോഡലിന് പരിശീലന മെറ്റീരിയൽ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നു. ഈ ഓട്ടോമേറ്റഡ് സിസ്റ്റങ്ങളുടെ കൃത്യതയും ധാർമ്മിക സമഗ്രതയും നിലനിർത്താൻ നിങ്ങൾ തുടർച്ചയായി നിരീക്ഷിക്കേണ്ടതുണ്ട്.

വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളുടെ ജനപ്രിയ ഉദാഹരണങ്ങൾ

വിവിധ വ്യവസായ ലംബങ്ങളിൽ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന LLM-കളുടെ ചില പ്രമുഖ ഉദാഹരണങ്ങൾ ഇതാ:

Llm ഉദാഹരണം

ഇമേജ് ഉറവിടം: ഡാറ്റ സയൻസിലേക്ക്

വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളുടെ (LLMs) ബിൽഡിംഗ് ബ്ലോക്കുകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നു

LLM-കളുടെ കഴിവുകളും പ്രവർത്തനങ്ങളും പൂർണ്ണമായി മനസ്സിലാക്കുന്നതിന്, ചില പ്രധാന ആശയങ്ങൾ സ്വയം പരിചയപ്പെടുത്തേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നവ:

വേഡ് എംബെഡിംഗ്

AI മോഡലുകൾക്ക് വ്യാഖ്യാനിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു സംഖ്യാ ഫോർമാറ്റിലേക്ക് വാക്കുകൾ വിവർത്തനം ചെയ്യുന്ന രീതിയെ ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു. സാരാംശത്തിൽ, വേഡ് എംബെഡിംഗ് ആണ് AI യുടെ ഭാഷ. പരിശീലന ഡാറ്റയിലെ സന്ദർഭത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അതിന്റെ അർത്ഥപരമായ അർത്ഥം ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു ഹൈ-ഡൈമൻഷണൽ വെക്‌ടറായി ഓരോ വാക്കും പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. ഈ വെക്‌ടറുകൾ AI-യെ വാക്കുകൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങളും സമാനതകളും മനസിലാക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നു, ഇത് മോഡലിന്റെ ധാരണയും പ്രകടനവും വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.

ശ്രദ്ധ മെക്കാനിസങ്ങൾ

ഒരു ഔട്ട്‌പുട്ട് സൃഷ്‌ടിക്കുമ്പോൾ ഇൻപുട്ട് ടെക്‌സ്‌റ്റിനുള്ളിലെ ചില ഘടകങ്ങൾക്ക് മുൻഗണന നൽകാൻ ഈ സങ്കീർണ്ണ ഘടകങ്ങൾ AI മോഡലിനെ സഹായിക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, വിവിധ വികാരങ്ങൾ നിറഞ്ഞ ഒരു വാക്യത്തിൽ, ഒരു ശ്രദ്ധാ സംവിധാനം വികാരം വഹിക്കുന്ന വാക്കുകൾക്ക് ഉയർന്ന ഭാരം നൽകിയേക്കാം. ഈ തന്ത്രം കൂടുതൽ സന്ദർഭോചിതവും സൂക്ഷ്മവുമായ പ്രതികരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ AI-യെ പ്രാപ്തമാക്കുന്നു.

ട്രാൻസ്ഫോർമറുകൾ

എൽഎൽഎം ഗവേഷണത്തിൽ വിപുലമായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു നൂതന തരം ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് ആർക്കിടെക്ചറിനെ ട്രാൻസ്‌ഫോർമറുകൾ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. ട്രാൻസ്ഫോർമറുകളെ വേറിട്ടു നിർത്തുന്നത് അവയുടെ സ്വയം-ശ്രദ്ധാ സംവിധാനമാണ്. ഇൻപുട്ട് ഡാറ്റയുടെ എല്ലാ ഭാഗങ്ങളും ഒരേസമയം തൂക്കിനോക്കാനും പരിഗണിക്കാനും ഈ സംവിധാനം മോഡലിനെ അനുവദിക്കുന്നു. സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് ജോലികളിലെ പൊതുവായ വെല്ലുവിളിയായ വാചകത്തിലെ ദീർഘദൂര ഡിപൻഡൻസികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിലെ പുരോഗതിയാണ് ഫലം.

ശരിയാക്കുക

ഏറ്റവും പുരോഗമിച്ച LLM-കൾക്ക് പോലും നിർദ്ദിഷ്ട ടാസ്‌ക്കുകളിലോ ഡൊമെയ്‌നുകളിലോ മികവ് പുലർത്താൻ ചില ടൈലറിംഗ് ആവശ്യമാണ്. ഇവിടെയാണ് ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ് വരുന്നത്. ഒരു വലിയ ഡാറ്റാസെറ്റിൽ ഒരു മോഡൽ ആദ്യം പരിശീലിപ്പിച്ചതിന് ശേഷം, അത് കൂടുതൽ പരിഷ്കരിക്കാം, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ചെറിയ, കൂടുതൽ നിർദ്ദിഷ്ട ഡാറ്റാസെറ്റിൽ 'ഫൈൻ-ട്യൂൺ' ചെയ്യാം. ഈ പ്രക്രിയ മോഡലിനെ അതിന്റെ സാമാന്യവൽക്കരിച്ച ഭാഷാ ധാരണ കഴിവുകളെ കൂടുതൽ സവിശേഷമായ ഒരു ജോലി അല്ലെങ്കിൽ സന്ദർഭവുമായി പൊരുത്തപ്പെടുത്താൻ അനുവദിക്കുന്നു.

പ്രോംപ്റ്റ് എഞ്ചിനീയറിംഗ്

ഔട്ട്പുട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള LLM-കളുടെ ആരംഭ പോയിന്റായി ഇൻപുട്ട് പ്രോംപ്റ്റുകൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഈ പ്രോംപ്റ്റുകൾ ഫലപ്രദമായി തയ്യാറാക്കുന്നത്, പ്രോംപ്റ്റ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഒരു സമ്പ്രദായം, മോഡലിന്റെ പ്രതികരണങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാരത്തെ വളരെയധികം സ്വാധീനിക്കും. ഇത് കലയുടെയും ശാസ്ത്രത്തിന്റെയും ഒരു മിശ്രിതമാണ്, മോഡൽ എങ്ങനെ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നുവെന്നും പ്രതികരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നുവെന്നും നന്നായി മനസ്സിലാക്കേണ്ടതുണ്ട്.

ബിയാസ്

LLM-കൾ അവർ പരിശീലിപ്പിച്ച ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കുന്നതുപോലെ, ഈ ഡാറ്റയിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്ന ഏത് പക്ഷപാതത്തിനും മോഡലിന്റെ പെരുമാറ്റത്തിലേക്ക് നുഴഞ്ഞുകയറാൻ കഴിയും. ഇത് മോഡലിന്റെ ഔട്ട്‌പുട്ടുകളിൽ വിവേചനപരമോ അന്യായമോ ആയ പ്രവണതകളായി പ്രകടമാകാം. ഈ പക്ഷപാതങ്ങളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുകയും ലഘൂകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നത് AI-യുടെ മേഖലയിലെ ഒരു പ്രധാന വെല്ലുവിളിയാണ്, കൂടാതെ ധാർമ്മികമായ LLM-കൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിലെ നിർണായക വശവുമാണ്.

വ്യാഖ്യാനം

LLM-കളുടെ സങ്കീർണ്ണത കണക്കിലെടുക്കുമ്പോൾ, എന്തുകൊണ്ടാണ് അവർ ചില തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതെന്നോ നിർദ്ദിഷ്ട ഔട്ട്പുട്ടുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതെന്നോ മനസ്സിലാക്കുന്നത് വെല്ലുവിളിയാകാം. വ്യാഖ്യാനക്ഷമത എന്നറിയപ്പെടുന്ന ഈ സ്വഭാവം നടന്നുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഗവേഷണത്തിന്റെ ഒരു പ്രധാന മേഖലയാണ്. വ്യാഖ്യാനക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നത് ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗിലും മോഡൽ പരിഷ്കരണത്തിലും മാത്രമല്ല, AI സിസ്റ്റങ്ങളിലെ വിശ്വാസവും സുതാര്യതയും വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

എങ്ങനെയാണ് LLM മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത്?

വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ (എൽഎൽഎം) പരിശീലിപ്പിക്കുക എന്നത് നിരവധി നിർണായക ഘട്ടങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു നേട്ടമാണ്. ഈ പ്രക്രിയയുടെ ലളിതമാക്കിയ, ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള റൺഡൗൺ ഇതാ:

LLm മോഡലുകൾ എങ്ങനെയാണ് പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത്?

  1. ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നു: ഒരു വലിയ അളവിലുള്ള ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയുടെ ശേഖരണത്തോടെയാണ് ഒരു LLM പരിശീലനം ആരംഭിക്കുന്നത്. ഈ ഡാറ്റ പുസ്‌തകങ്ങളിൽ നിന്നോ വെബ്‌സൈറ്റുകളിൽ നിന്നോ ലേഖനങ്ങളിൽ നിന്നോ സോഷ്യൽ മീഡിയ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകളിൽ നിന്നോ വരാം. മനുഷ്യ ഭാഷയുടെ സമ്പന്നമായ വൈവിധ്യം പകർത്തുകയാണ് ലക്ഷ്യം.
  2. ഡാറ്റ വൃത്തിയാക്കൽ: അസംസ്‌കൃത ടെക്‌സ്‌റ്റ് ഡാറ്റ പിന്നീട് പ്രീപ്രോസസിംഗ് എന്ന് വിളിക്കുന്ന ഒരു പ്രക്രിയയിൽ ക്രമപ്പെടുത്തുന്നു. ആവശ്യമില്ലാത്ത പ്രതീകങ്ങൾ നീക്കം ചെയ്യുക, ടെക്‌സ്‌റ്റിനെ ടോക്കണുകൾ എന്ന് വിളിക്കുന്ന ചെറിയ ഭാഗങ്ങളായി വിഭജിക്കുക, മോഡലിന് പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു ഫോർമാറ്റിലേക്ക് അതെല്ലാം ലഭ്യമാക്കുക തുടങ്ങിയ ജോലികൾ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
  3. ഡാറ്റ വിഭജിക്കുന്നു: അടുത്തതായി, ക്ലീൻ ഡാറ്റ രണ്ട് സെറ്റുകളായി തിരിച്ചിരിക്കുന്നു. ഒരു സെറ്റ്, പരിശീലന ഡാറ്റ, മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കും. മറ്റൊരു സെറ്റ്, മൂല്യനിർണ്ണയ ഡാറ്റ, മോഡലിന്റെ പ്രകടനം പരിശോധിക്കാൻ പിന്നീട് ഉപയോഗിക്കും.
  4. മോഡൽ സജ്ജീകരിക്കുന്നു: ആർക്കിടെക്ചർ എന്നറിയപ്പെടുന്ന LLM ന്റെ ഘടന പിന്നീട് നിർവചിക്കപ്പെടുന്നു. ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കിന്റെ തരം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതും നെറ്റ്‌വർക്കിനുള്ളിലെ ലെയറുകളുടെ എണ്ണവും മറഞ്ഞിരിക്കുന്ന യൂണിറ്റുകളും പോലുള്ള വിവിധ പാരാമീറ്ററുകൾ തീരുമാനിക്കുന്നതും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.
  5. മോഡൽ പരിശീലനം: യഥാർത്ഥ പരിശീലനം ഇപ്പോൾ ആരംഭിക്കുന്നു. LLM മോഡൽ പരിശീലന ഡാറ്റ നോക്കി പഠിക്കുന്നു, ഇതുവരെ പഠിച്ച കാര്യങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുന്നു, തുടർന്ന് അതിന്റെ പ്രവചനങ്ങളും യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം കുറയ്ക്കുന്നതിന് അതിന്റെ ആന്തരിക പാരാമീറ്ററുകൾ ക്രമീകരിക്കുന്നു.
  6. മോഡൽ പരിശോധിക്കുന്നു: LLM മോഡലിന്റെ പഠനം മൂല്യനിർണ്ണയ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിക്കുന്നു. മോഡൽ എത്ര നന്നായി പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് കാണാനും മികച്ച പ്രകടനത്തിനായി മോഡലിന്റെ ക്രമീകരണങ്ങൾ മാറ്റാനും ഇത് സഹായിക്കുന്നു.
  7. മോഡൽ ഉപയോഗിക്കുന്നത്: പരിശീലനത്തിനും വിലയിരുത്തലിനും ശേഷം, LLM മോഡൽ ഉപയോഗത്തിന് തയ്യാറാണ്. ഇത് ഇപ്പോൾ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലേക്കോ സിസ്റ്റങ്ങളിലേക്കോ സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയും, അവിടെ നൽകിയിരിക്കുന്ന പുതിയ ഇൻപുട്ടുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അത് വാചകം സൃഷ്ടിക്കും.
  8. മോഡൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു: അവസാനമായി, മെച്ചപ്പെടുത്തലിന് എപ്പോഴും ഇടമുണ്ട്. എൽഎൽഎം മോഡൽ കാലക്രമേണ കൂടുതൽ പരിഷ്കരിക്കാനാകും, അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്ത ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ചോ അല്ലെങ്കിൽ ഫീഡ്ബാക്കിന്റെയും യഥാർത്ഥ ലോക ഉപയോഗത്തിന്റെയും അടിസ്ഥാനത്തിൽ ക്രമീകരണങ്ങൾ ക്രമീകരിക്കുക.

ഓർക്കുക, ഈ പ്രക്രിയയ്ക്ക് ശക്തമായ പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റുകളും വലിയ സ്റ്റോറേജും അതുപോലെ തന്നെ മെഷീൻ ലേണിംഗിലെ പ്രത്യേക അറിവും പോലുള്ള കാര്യമായ കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ഉറവിടങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്. അതുകൊണ്ടാണ് ഇത് സാധാരണയായി സമർപ്പിത ഗവേഷണ ഓർഗനൈസേഷനുകളോ അല്ലെങ്കിൽ ആവശ്യമായ അടിസ്ഥാന സൗകര്യങ്ങളിലേക്കും വൈദഗ്ധ്യത്തിലേക്കും പ്രവേശനമുള്ള കമ്പനികളാൽ ചെയ്യുന്നത്.

എൽഎൽഎം മേൽനോട്ടത്തിലുള്ളതോ മേൽനോട്ടമില്ലാത്തതോ ആയ പഠനത്തെ ആശ്രയിക്കുന്നുണ്ടോ?

സൂപ്പർവൈസ്ഡ് ലേണിംഗ് എന്ന രീതി ഉപയോഗിച്ചാണ് വലിയ ഭാഷാ മാതൃകകൾ സാധാരണയായി പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത്. ലളിതമായി പറഞ്ഞാൽ, ശരിയായ ഉത്തരങ്ങൾ കാണിക്കുന്ന ഉദാഹരണങ്ങളിൽ നിന്ന് അവർ പഠിക്കുന്നു എന്നാണ് ഇതിനർത്ഥം.

എൽഎൽഎം മേൽനോട്ടത്തിലുള്ളതോ മേൽനോട്ടമില്ലാത്തതോ ആയ പഠനത്തെ ആശ്രയിക്കുന്നുണ്ടോ? ചിത്രങ്ങൾ കാണിച്ച് നിങ്ങൾ ഒരു കുട്ടിയെ വാക്കുകൾ പഠിപ്പിക്കുകയാണെന്ന് സങ്കൽപ്പിക്കുക. നിങ്ങൾ അവരെ ഒരു പൂച്ചയുടെ ചിത്രം കാണിച്ച് "പൂച്ച" എന്ന് പറയുകയും ആ ചിത്രത്തെ വാക്കുമായി ബന്ധപ്പെടുത്താൻ അവർ പഠിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠനം അങ്ങനെയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. മോഡലിന് ധാരാളം വാചകങ്ങളും ("ചിത്രങ്ങൾ") അനുബന്ധ ഔട്ട്‌പുട്ടുകളും ("വാക്കുകൾ") നൽകിയിരിക്കുന്നു, അത് അവയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുത്താൻ പഠിക്കുന്നു.

അതിനാൽ, നിങ്ങൾ ഒരു എൽഎൽഎമ്മിന് ഒരു വാചകം നൽകുകയാണെങ്കിൽ, അത് ഉദാഹരണങ്ങളിൽ നിന്ന് പഠിച്ചതിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ അടുത്ത വാക്കോ വാക്യമോ പ്രവചിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. ഈ രീതിയിൽ, അർത്ഥവും സന്ദർഭത്തിന് അനുയോജ്യമായതുമായ വാചകം എങ്ങനെ സൃഷ്ടിക്കാമെന്ന് ഇത് പഠിക്കുന്നു.

ചിലപ്പോഴൊക്കെ എൽഎൽഎമ്മുകൾ മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനവും ഉപയോഗിക്കുന്നു. വ്യത്യസ്‌ത കളിപ്പാട്ടങ്ങൾ നിറഞ്ഞ ഒരു മുറി പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാനും അവയെക്കുറിച്ച് സ്വന്തമായി പഠിക്കാനും കുട്ടിയെ അനുവദിക്കുന്നതുപോലെയാണിത്. "ശരിയായ" ഉത്തരങ്ങൾ പറയാതെ മോഡൽ ലേബൽ ചെയ്യാത്ത ഡാറ്റ, പഠന പാറ്റേണുകൾ, ഘടനകൾ എന്നിവ നോക്കുന്നു.

ലേബൽ ചെയ്‌ത ഔട്ട്‌പുട്ട് ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാത്ത, മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനത്തിന് വിപരീതമായി, ഇൻപുട്ടുകളും ഔട്ട്‌പുട്ടുകളും ഉപയോഗിച്ച് ലേബൽ ചെയ്‌ത ഡാറ്റയാണ് സൂപ്പർവൈസ് ചെയ്‌ത പഠനം ഉപയോഗിക്കുന്നത്.

ചുരുക്കത്തിൽ, എൽഎൽഎമ്മുകൾ പ്രധാനമായും മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള പഠനം ഉപയോഗിച്ചാണ് പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത്, എന്നാൽ പര്യവേക്ഷണ വിശകലനം, ഡൈമൻഷണാലിറ്റി കുറയ്ക്കൽ എന്നിവ പോലുള്ള അവരുടെ കഴിവുകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് അവർക്ക് മേൽനോട്ടമില്ലാത്ത പഠനവും ഉപയോഗിക്കാം.

ഒരു വലിയ ഭാഷാ മോഡൽ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ ഡാറ്റ വോളിയം (ജിബിയിൽ) എന്താണ്?

സംഭാഷണ ഡാറ്റ തിരിച്ചറിയലിനും വോയ്‌സ് ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കുമുള്ള സാധ്യതകളുടെ ലോകം വളരെ വലുതാണ്, കൂടാതെ നിരവധി ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി അവ നിരവധി വ്യവസായങ്ങളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഒരു വലിയ ഭാഷാ മാതൃകയെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത് ഒരു വലുപ്പത്തിന് അനുയോജ്യമായ ഒരു പ്രക്രിയയല്ല, പ്രത്യേകിച്ചും ആവശ്യമായ ഡാറ്റയുടെ കാര്യത്തിൽ. ഇത് ഒരു കൂട്ടം കാര്യങ്ങളെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു:

  • മോഡൽ ഡിസൈൻ.
  • അതിന് എന്ത് ജോലിയാണ് ചെയ്യേണ്ടത്?
  • നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റ തരം.
  • അത് എത്രത്തോളം നന്നായി പ്രവർത്തിക്കണമെന്നാണ് നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നത്?

അതായത്, LLM-കളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് സാധാരണയായി ഒരു വലിയ അളവിലുള്ള ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റ ആവശ്യമാണ്. എന്നാൽ നമ്മൾ എത്ര വലിയതിനെക്കുറിച്ചാണ് സംസാരിക്കുന്നത്? ശരി, ജിഗാബൈറ്റുകൾക്ക് (GB) അപ്പുറം ചിന്തിക്കുക. ഞങ്ങൾ സാധാരണയായി ടെറാബൈറ്റുകൾ (ടിബി) അല്ലെങ്കിൽ പെറ്റാബൈറ്റ് (പിബി) ഡാറ്റയാണ് നോക്കുന്നത്.

ചുറ്റുമുള്ള ഏറ്റവും വലിയ LLM-കളിൽ ഒന്നായ GPT-3 പരിഗണിക്കുക. ഇത് പരിശീലിപ്പിച്ചിട്ടുണ്ട് 570 GB ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റ. ചെറിയ LLM-കൾക്ക് കുറച്ച് ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം - ഒരുപക്ഷെ 10-20 GB അല്ലെങ്കിൽ 1 GB ജിഗാബൈറ്റ് പോലും - എന്നാൽ ഇത് ഇപ്പോഴും ധാരാളം.

ഉറവിടം

എന്നാൽ ഇത് ഡാറ്റയുടെ വലുപ്പത്തെക്കുറിച്ചല്ല. ഗുണനിലവാരവും പ്രധാനമാണ്. മോഡലിനെ ഫലപ്രദമായി പഠിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നതിന് ഡാറ്റ വൃത്തിയുള്ളതും വൈവിധ്യപൂർണ്ണവുമായിരിക്കണം. നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമായ കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പവർ, പരിശീലനത്തിനായി നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന അൽഗോരിതങ്ങൾ, നിങ്ങളുടെ ഹാർഡ്‌വെയർ സജ്ജീകരണം എന്നിവ പോലുള്ള പസിലിന്റെ മറ്റ് പ്രധാന ഭാഗങ്ങളെക്കുറിച്ച് നിങ്ങൾക്ക് മറക്കാൻ കഴിയില്ല. ഈ ഘടകങ്ങളെല്ലാം ഒരു എൽഎൽഎം പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിൽ വലിയ പങ്ക് വഹിക്കുന്നു.

വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളുടെ ഉദയം: എന്തുകൊണ്ട് അവ പ്രധാനമാണ്

LLM-കൾ ഇനി ഒരു ആശയമോ പരീക്ഷണമോ മാത്രമല്ല. നമ്മുടെ ഡിജിറ്റൽ ലാൻഡ്‌സ്‌കേപ്പിൽ അവർ കൂടുതൽ നിർണായക പങ്ക് വഹിക്കുന്നു. എന്നാൽ എന്തുകൊണ്ടാണ് ഇത് സംഭവിക്കുന്നത്? എന്താണ് ഈ LLM-കളെ ഇത്ര പ്രധാനമാക്കുന്നത്? നമുക്ക് ചില പ്രധാന ഘടകങ്ങളിലേക്ക് കടക്കാം.

LLM ൻ്റെ ഉയർച്ച: എന്തുകൊണ്ട് അവ പ്രധാനമാണ്?

  1. മനുഷ്യ വാചകം അനുകരിക്കുന്നതിൽ വൈദഗ്ദ്ധ്യം

    ഭാഷാധിഷ്‌ഠിത ജോലികൾ ഞങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന രീതിയെ LLM-കൾ മാറ്റിമറിച്ചു. ശക്തമായ മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് നിർമ്മിച്ച ഈ മോഡലുകൾ, സന്ദർഭം, വികാരം, പരിഹാസം എന്നിവ ഉൾപ്പെടെയുള്ള മനുഷ്യ ഭാഷയുടെ സൂക്ഷ്മതകൾ ഒരു പരിധിവരെ മനസ്സിലാക്കാനുള്ള കഴിവ് കൊണ്ട് സജ്ജീകരിച്ചിരിക്കുന്നു. മനുഷ്യന്റെ ഭാഷയെ അനുകരിക്കാനുള്ള ഈ കഴിവ് കേവലം ഒരു പുതുമയല്ല, അതിന് കാര്യമായ പ്രത്യാഘാതങ്ങളുണ്ട്.

    LLM-കളുടെ വിപുലമായ ടെക്സ്റ്റ് ജനറേഷൻ കഴിവുകൾക്ക് ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുന്നത് മുതൽ ഉപഭോക്തൃ സേവന ഇടപെടലുകൾ വരെ എല്ലാം മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയും.

    ഒരു ഡിജിറ്റൽ അസിസ്റ്റന്റിനോട് സങ്കീർണ്ണമായ ഒരു ചോദ്യം ചോദിക്കാനും അർത്ഥമാക്കുന്നത് മാത്രമല്ല, യോജിപ്പുള്ളതും പ്രസക്തവും സംഭാഷണ സ്വരത്തിൽ നൽകുന്നതുമായ ഉത്തരം ലഭിക്കുന്നതും സങ്കൽപ്പിക്കുക. അതാണ് LLM-കൾ പ്രാപ്തമാക്കുന്നത്. അവ കൂടുതൽ അവബോധജന്യവും ഇടപഴകുന്നതുമായ മനുഷ്യ-യന്ത്ര ഇടപെടലിന് ഊർജം പകരുന്നു, ഉപയോക്തൃ അനുഭവങ്ങളെ സമ്പന്നമാക്കുന്നു, വിവരങ്ങളിലേക്കുള്ള പ്രവേശനം ജനാധിപത്യവൽക്കരിക്കുന്നു.

  2. താങ്ങാനാവുന്ന കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പവർ

    കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് മേഖലയിൽ സമാന്തരമായ വികസനങ്ങൾ ഇല്ലാതെ LLM കളുടെ ഉയർച്ച സാധ്യമാകുമായിരുന്നില്ല. കൂടുതൽ വ്യക്തമായി പറഞ്ഞാൽ, എൽഎൽഎമ്മുകളുടെ പരിണാമത്തിലും ദത്തെടുക്കലിലും കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ വിഭവങ്ങളുടെ ജനാധിപത്യവൽക്കരണം ഒരു പ്രധാന പങ്ക് വഹിച്ചിട്ടുണ്ട്.

    ക്ലൗഡ് അധിഷ്‌ഠിത പ്ലാറ്റ്‌ഫോമുകൾ ഉയർന്ന പ്രകടനമുള്ള കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ഉറവിടങ്ങളിലേക്ക് അഭൂതപൂർവമായ ആക്‌സസ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഇതുവഴി, ചെറിയ തോതിലുള്ള സ്ഥാപനങ്ങൾക്കും സ്വതന്ത്ര ഗവേഷകർക്കും പോലും അത്യാധുനിക മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ കഴിയും.

    കൂടാതെ, പ്രോസസ്സിംഗ് യൂണിറ്റുകളിലെ (ജിപിയു, ടിപിയു പോലുള്ളവ) മെച്ചപ്പെടുത്തലുകളും ഡിസ്ട്രിബ്യൂഡ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗിന്റെ ഉയർച്ചയും ചേർന്ന്, ശതകോടിക്കണക്കിന് പാരാമീറ്ററുകളുള്ള മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നത് സാധ്യമാക്കി. കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് പവറിന്റെ ഈ വർദ്ധിച്ച പ്രവേശനക്ഷമത LLM-കളുടെ വളർച്ചയും വിജയവും പ്രാപ്തമാക്കുന്നു, ഇത് ഈ രംഗത്ത് കൂടുതൽ നവീനതകളിലേക്കും പ്രയോഗങ്ങളിലേക്കും നയിക്കുന്നു.

  3. ഉപഭോക്തൃ മുൻഗണനകൾ മാറ്റുന്നു

    ഇന്നത്തെ ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് ഉത്തരങ്ങൾ മാത്രമല്ല വേണ്ടത്; അവർക്ക് ആകർഷകവും ആപേക്ഷികവുമായ ഇടപെടലുകൾ വേണം. ഡിജിറ്റൽ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിച്ച് കൂടുതൽ ആളുകൾ വളരുന്നതിനനുസരിച്ച്, കൂടുതൽ പ്രകൃതിദത്തവും മനുഷ്യനെപ്പോലെയുള്ളതുമായ സാങ്കേതികവിദ്യയുടെ ആവശ്യകത വർദ്ധിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുകയാണെന്ന് വ്യക്തമാണ്. ഈ പ്രതീക്ഷകൾ നിറവേറ്റാൻ LLM-കൾ സമാനതകളില്ലാത്ത അവസരങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. മനുഷ്യനെപ്പോലെയുള്ള ടെക്‌സ്‌റ്റ് സൃഷ്‌ടിക്കുന്നതിലൂടെ, ഈ മോഡലുകൾക്ക് ആകർഷകവും ചലനാത്മകവുമായ ഡിജിറ്റൽ അനുഭവങ്ങൾ സൃഷ്‌ടിക്കാനാകും, ഇത് ഉപയോക്തൃ സംതൃപ്തിയും വിശ്വസ്തതയും വർദ്ധിപ്പിക്കും. ഉപഭോക്തൃ സേവനം നൽകുന്ന AI ചാറ്റ്‌ബോട്ടുകളായാലും വാർത്താ അപ്‌ഡേറ്റുകൾ നൽകുന്ന വോയ്‌സ് അസിസ്റ്റന്റുകളായാലും, LLM-കൾ നമ്മെ നന്നായി മനസ്സിലാക്കുന്ന AI-യുടെ ഒരു യുഗത്തിന് തുടക്കമിടുകയാണ്.

  4. ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റ ഗോൾഡ്‌മൈൻ

    ഇമെയിലുകൾ, സോഷ്യൽ മീഡിയ പോസ്റ്റുകൾ, ഉപഭോക്തൃ അവലോകനങ്ങൾ എന്നിവ പോലെയുള്ള ഘടനയില്ലാത്ത ഡാറ്റ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളുടെ ഒരു നിധിയാണ്. കഴിഞ്ഞു എന്നാണ് കണക്കാക്കുന്നത് 80% എന്റർപ്രൈസ് ഡാറ്റയുടെ ഘടനാരഹിതവും നിരക്കിൽ വളരുന്നതുമാണ് 55% പ്രതിവർഷം. ഈ ഡാറ്റ ശരിയായി പ്രയോജനപ്പെടുത്തിയാൽ ബിസിനസുകൾക്ക് ഒരു സ്വർണ്ണ ഖനിയാണ്.

    LLM-കൾ ഇവിടെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, അത്തരം ഡാറ്റ സ്കെയിലിൽ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും മനസ്സിലാക്കാനും ഉള്ള അവരുടെ കഴിവ്. അവർക്ക് വികാര വിശകലനം, വാചക വർഗ്ഗീകരണം, വിവരങ്ങൾ വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ എന്നിവയും അതിലേറെയും പോലുള്ള ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയും, അതുവഴി മൂല്യവത്തായ ഉൾക്കാഴ്ചകൾ നൽകുന്നു.

    സോഷ്യൽ മീഡിയ പോസ്റ്റുകളിൽ നിന്നുള്ള ട്രെൻഡുകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതോ അവലോകനങ്ങളിൽ നിന്ന് ഉപഭോക്തൃ വികാരം അളക്കുന്നതോ ആകട്ടെ, ഘടനാരഹിതമായ വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യാനും ഡാറ്റാധിഷ്ഠിത തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാനും LLM-കൾ ബിസിനസുകളെ സഹായിക്കുന്നു.

  5. വികസിക്കുന്ന NLP മാർക്കറ്റ്

    നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗിനായി (NLP) അതിവേഗം വളരുന്ന വിപണിയിൽ LLM-കളുടെ സാധ്യതകൾ പ്രതിഫലിക്കുന്നു. എൻ‌എൽ‌പി വിപണി വിപുലീകരിക്കുമെന്ന് വിശകലന വിദഗ്ധർ പ്രവചിക്കുന്നു 11-ൽ $2020 ബില്യൺ, 35-ഓടെ $2026 ബില്യൺ. എന്നാൽ വിപണിയുടെ വലുപ്പം മാത്രമല്ല ഇത് വികസിക്കുന്നത്. ഭൗതിക വലുപ്പത്തിലും അവ കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന പാരാമീറ്ററുകളുടെ എണ്ണത്തിലും മോഡലുകൾ സ്വയം വളരുകയാണ്. വർഷങ്ങളായി LLM-കളുടെ പരിണാമം, ചുവടെയുള്ള ചിത്രത്തിൽ കാണുന്നത് പോലെ (ചിത്രത്തിന്റെ ഉറവിടം: ലിങ്ക്), അവയുടെ വർദ്ധിച്ചുവരുന്ന സങ്കീർണ്ണതയും ശേഷിയും അടിവരയിടുന്നു.

വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളുടെ ജനപ്രിയ ഉപയോഗ കേസുകൾ

LLM-ന്റെ ഏറ്റവും മികച്ചതും പ്രചാരത്തിലുള്ളതുമായ ചില ഉപയോഗ കേസുകൾ ഇതാ:

വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളുടെ ജനപ്രിയ ഉപയോഗ കേസുകൾ

  1. സ്വാഭാവിക ഭാഷാ വാചകം സൃഷ്ടിക്കുന്നു: ലാർജ് ലാംഗ്വേജ് മോഡലുകൾ (എൽഎൽഎം) കൃത്രിമ ബുദ്ധിയുടെയും കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ലിംഗ്വിസ്റ്റിക്സിന്റെയും ശക്തി സംയോജിപ്പിച്ച് സ്വാഭാവിക ഭാഷയിൽ പാഠങ്ങൾ സ്വയം നിർമ്മിക്കുന്നു. ലേഖനങ്ങൾ എഴുതുക, പാട്ടുകൾ തയ്യാറാക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ ഉപയോക്താക്കളുമായി സംഭാഷണങ്ങളിൽ ഏർപ്പെടുക തുടങ്ങിയ വൈവിധ്യമാർന്ന ഉപയോക്തൃ ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റാൻ അവർക്ക് കഴിയും.
  2. യന്ത്രങ്ങൾ വഴിയുള്ള വിവർത്തനം: ഏതെങ്കിലും ജോഡി ഭാഷകൾക്കിടയിൽ വാചകം വിവർത്തനം ചെയ്യാൻ LLM-കൾ ഫലപ്രദമായി ഉപയോഗിക്കാനാകും. ഈ മോഡലുകൾ ആവർത്തിച്ചുള്ള ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ പോലെയുള്ള ആഴത്തിലുള്ള പഠന അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് സ്രോതസ്സിന്റെയും ടാർഗറ്റ് ഭാഷകളുടെയും ഭാഷാ ഘടന മനസ്സിലാക്കുന്നു, അതുവഴി സോഴ്‌സ് ടെക്‌സ്‌റ്റ് ആവശ്യമുള്ള ഭാഷയിലേക്ക് വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നത് സുഗമമാക്കുന്നു.
  3. യഥാർത്ഥ ഉള്ളടക്കം നിർമ്മിക്കുന്നു: എൽ.എൽ.എമ്മുകൾ യോജിച്ചതും യുക്തിസഹവുമായ ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനുള്ള വഴികൾ മെഷീനുകൾക്കായി തുറന്നിട്ടുണ്ട്. ബ്ലോഗ് പോസ്റ്റുകൾ, ലേഖനങ്ങൾ, മറ്റ് തരത്തിലുള്ള ഉള്ളടക്കങ്ങൾ എന്നിവ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഈ ഉള്ളടക്കം ഉപയോഗിക്കാം. പുതിയതും ഉപയോക്തൃ-സൗഹൃദവുമായ രീതിയിൽ ഉള്ളടക്കം ഫോർമാറ്റ് ചെയ്യാനും രൂപപ്പെടുത്താനും മോഡലുകൾ അവരുടെ അഗാധമായ ആഴത്തിലുള്ള പഠനാനുഭവം ടാപ്പുചെയ്യുന്നു.
  4. വികാരങ്ങൾ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു: വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകളുടെ ഒരു കൗതുകകരമായ പ്രയോഗം വികാര വിശകലനമാണ്. ഇതിൽ, വ്യാഖ്യാനിച്ച വാചകത്തിൽ നിലവിലുള്ള വൈകാരികാവസ്ഥകളും വികാരങ്ങളും തിരിച്ചറിയാനും വർഗ്ഗീകരിക്കാനും മാതൃക പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു. പോസിറ്റിവിറ്റി, നിഷേധാത്മകത, നിഷ്പക്ഷത, മറ്റ് സങ്കീർണ്ണമായ വികാരങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള വികാരങ്ങൾ സോഫ്റ്റ്‌വെയറിന് തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും. വിവിധ ഉൽപ്പന്നങ്ങളെയും സേവനങ്ങളെയും കുറിച്ചുള്ള ഉപഭോക്തൃ ഫീഡ്‌ബാക്കിലേക്കും കാഴ്‌ചകളിലേക്കും വിലപ്പെട്ട ഉൾക്കാഴ്‌ചകൾ നൽകാൻ ഇതിന് കഴിയും.
  5. വാചകം മനസ്സിലാക്കുക, സംഗ്രഹിക്കുക, വർഗ്ഗീകരിക്കുക: എഴുത്തും അതിന്റെ സന്ദർഭവും വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിന് AI സോഫ്‌റ്റ്‌വെയറിനായി LLM-കൾ ഒരു പ്രായോഗിക ഘടന സ്ഥാപിക്കുന്നു. വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ മനസ്സിലാക്കാനും സൂക്ഷ്മമായി പരിശോധിക്കാനും മോഡലിന് നിർദ്ദേശം നൽകുന്നതിലൂടെ, വിവിധ രൂപങ്ങളിലും പാറ്റേണുകളിലും ടെക്‌സ്‌റ്റ് ഗ്രഹിക്കാനും സംഗ്രഹിക്കാനും തരംതിരിക്കാനും LLM-കൾ AI മോഡലുകളെ പ്രാപ്‌തമാക്കുന്നു.
  6. ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകുന്നു: ഒരു ഉപയോക്താവിന്റെ സ്വാഭാവിക ഭാഷാ ചോദ്യം കൃത്യമായി മനസ്സിലാക്കാനും പ്രതികരിക്കാനുമുള്ള ശേഷിയുള്ള വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ ചോദ്യോത്തര (QA) സംവിധാനങ്ങളെ സജ്ജമാക്കുന്നു. ഈ ഉപയോഗ കേസിന്റെ ജനപ്രിയ ഉദാഹരണങ്ങളിൽ ChatGPT, BERT എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു, ഇത് ഒരു അന്വേഷണത്തിന്റെ സന്ദർഭം പരിശോധിക്കുകയും ഉപയോക്തൃ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് പ്രസക്തമായ പ്രതികരണങ്ങൾ നൽകുന്നതിന് ടെക്‌സ്‌റ്റുകളുടെ ഒരു വലിയ ശേഖരം പരിശോധിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

LLM ഡാറ്റാ തന്ത്രങ്ങളിലേക്ക് സുരക്ഷയും അനുസരണവും സമന്വയിപ്പിക്കുന്നു

LLM ഡാറ്റ ശേഖരണത്തിലും പ്രോസസ്സിംഗ് ചട്ടക്കൂടുകളിലും ശക്തമായ സുരക്ഷയും പാലിക്കൽ നടപടികളും ഉൾപ്പെടുത്തുന്നത് ഡാറ്റയുടെ സുതാര്യവും സുരക്ഷിതവും ധാർമ്മികവുമായ ഉപയോഗം ഉറപ്പാക്കാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കും. ഈ സമീപനം നിരവധി പ്രധാന പ്രവർത്തനങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു:

  • ശക്തമായ എൻക്രിപ്ഷൻ നടപ്പിലാക്കുക: ശക്തമായ എൻക്രിപ്ഷൻ രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് വിശ്രമത്തിലും യാത്രയിലും ഡാറ്റ സംരക്ഷിക്കുക. ഈ ഘട്ടം അനധികൃത ആക്‌സസ്, ലംഘനങ്ങളിൽ നിന്ന് വിവരങ്ങൾ സംരക്ഷിക്കുന്നു.
  • പ്രവേശന നിയന്ത്രണങ്ങളും പ്രാമാണീകരണവും സ്ഥാപിക്കുക: ഉപയോക്തൃ ഐഡൻ്റിറ്റികൾ പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കുന്നതിനും ഡാറ്റയിലേക്കുള്ള ആക്സസ് പരിമിതപ്പെടുത്തുന്നതിനും സിസ്റ്റങ്ങൾ സജ്ജമാക്കുക. അംഗീകൃത ഉദ്യോഗസ്ഥർക്ക് മാത്രമേ സെൻസിറ്റീവ് വിവരങ്ങളുമായി സംവദിക്കാനാകൂ എന്ന് ഇത് ഉറപ്പാക്കും.
  • ലോഗിംഗ് ആൻഡ് മോണിറ്ററിംഗ് സിസ്റ്റങ്ങൾ സംയോജിപ്പിക്കുക: ഡാറ്റ ഉപയോഗം ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിനും സുരക്ഷാ ഭീഷണികൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും സിസ്റ്റങ്ങളെ വിന്യസിക്കുക. ഡാറ്റാ ഇക്കോസിസ്റ്റത്തിൻ്റെ സമഗ്രതയും സുരക്ഷിതത്വവും നിലനിർത്താൻ ഈ സജീവമായ നിരീക്ഷണം സഹായിക്കുന്നു.
  • പാലിക്കൽ മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിക്കുക: ഡാറ്റ സുരക്ഷയും സ്വകാര്യതയും നിയന്ത്രിക്കുന്ന GDPR, HIPAA, PCI DSS എന്നിവ പോലുള്ള പ്രസക്തമായ നിയന്ത്രണങ്ങൾ പാലിക്കുക. പതിവ് ഓഡിറ്റുകളും പരിശോധനകളും പാലിക്കൽ സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു, സമ്പ്രദായങ്ങൾ വ്യവസായ-നിർദ്ദിഷ്ട നിയമപരവും ധാർമ്മികവുമായ മാനദണ്ഡങ്ങൾ പാലിക്കുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
  • ധാർമ്മിക ഡാറ്റ ഉപയോഗ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ സജ്ജമാക്കുക: ഡാറ്റയുടെ ന്യായവും സുതാര്യവും ഉത്തരവാദിത്തമുള്ളതുമായ ഉപയോഗം നിർദ്ദേശിക്കുന്ന നയങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുകയും നടപ്പിലാക്കുകയും ചെയ്യുക. ഈ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ ഓഹരി ഉടമകളുടെ വിശ്വാസം നിലനിർത്താനും LLM-കൾക്ക് സുരക്ഷിതമായ പരിശീലന അന്തരീക്ഷത്തെ പിന്തുണയ്ക്കാനും സഹായിക്കുന്നു.

ഈ പ്രവർത്തനങ്ങൾ LLM പരിശീലനത്തിനായുള്ള ഡാറ്റ മാനേജ്മെൻ്റ് രീതികളെ കൂട്ടായി ശക്തിപ്പെടുത്തുന്നു. ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന എല്ലാ പങ്കാളികൾക്കും പ്രയോജനം ചെയ്യുന്ന വിശ്വാസത്തിൻ്റെയും സുരക്ഷിതത്വത്തിൻ്റെയും അടിത്തറ ഇത് നിർമ്മിക്കുന്നു.

ഒരു വലിയ ഭാഷാ മോഡൽ ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ്

ഒരു വലിയ ഭാഷാ മാതൃക സൂക്ഷ്മമായി ക്രമീകരിക്കുന്നതിൽ സൂക്ഷ്മമായ വ്യാഖ്യാന പ്രക്രിയ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഈ മേഖലയിലെ വൈദഗ്ധ്യമുള്ള ഷായ്‌പിന് ഈ ഉദ്യമത്തെ ഗണ്യമായി സഹായിക്കാനാകും. ChatGPT പോലുള്ള മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന ചില വ്യാഖ്യാന രീതികൾ ഇതാ:

പ്രസംഗത്തിൻ്റെ ഭാഗം (പോസ്) ടാഗിംഗ്

പ്രസംഗത്തിന്റെ ഭാഗം (POS) ടാഗിംഗ്

വാക്യങ്ങളിലെ വാക്കുകൾ അവയുടെ വ്യാകരണപരമായ പ്രവർത്തനങ്ങളാൽ ടാഗ് ചെയ്യപ്പെടുന്നു, അതായത് ക്രിയകൾ, നാമങ്ങൾ, നാമവിശേഷണങ്ങൾ മുതലായവ. ഈ പ്രക്രിയ വ്യാകരണവും വാക്കുകൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധവും മനസ്സിലാക്കാൻ മാതൃകയെ സഹായിക്കുന്നു.

പേരിട്ട എൻ്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ (നേർ)

എന്റിറ്റി റെക്കഗ്നിഷൻ (NER) എന്ന് നാമകരണം ചെയ്തു

ഓർഗനൈസേഷനുകൾ, ലൊക്കേഷനുകൾ, ഒരു വാക്യത്തിനുള്ളിലെ ആളുകൾ എന്നിവ പോലുള്ള പേരുള്ള സ്ഥാപനങ്ങൾ അടയാളപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു. ഈ വ്യായാമം വാക്കുകളുടെയും വാക്യങ്ങളുടെയും അർത്ഥം വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനും കൂടുതൽ കൃത്യമായ പ്രതികരണങ്ങൾ നൽകുന്നതിനും മാതൃകയെ സഹായിക്കുന്നു.

വികാര വിശകലനം

വികാര വിശകലനം

ടെക്‌സ്‌റ്റ് ഡാറ്റയ്ക്ക് പോസിറ്റീവ്, ന്യൂട്രൽ അല്ലെങ്കിൽ നെഗറ്റീവ് എന്നിങ്ങനെയുള്ള വികാര ലേബലുകൾ നൽകിയിട്ടുണ്ട്, ഇത് മോഡലിനെ വാക്യങ്ങളുടെ വൈകാരികത മനസ്സിലാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. വികാരങ്ങളും അഭിപ്രായങ്ങളും ഉൾപ്പെടുന്ന ചോദ്യങ്ങളോട് പ്രതികരിക്കുന്നതിന് ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാണ്.

കോറഫറൻസ് റെസലൂഷൻ

കോറഫറൻസ് റെസല്യൂഷൻ

ഒരു വാചകത്തിന്റെ വിവിധ ഭാഗങ്ങളിൽ ഒരേ വസ്തുവിനെ പരാമർശിക്കുന്ന സന്ദർഭങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുകയും പരിഹരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ ഘട്ടം വാക്യത്തിന്റെ സന്ദർഭം മനസ്സിലാക്കാൻ മോഡലിനെ സഹായിക്കുന്നു, അങ്ങനെ യോജിച്ച പ്രതികരണങ്ങളിലേക്ക് നയിക്കുന്നു.

വാചക വർഗ്ഗീകരണം

വാചക വർഗ്ഗീകരണം

ഉൽപ്പന്ന അവലോകനങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ വാർത്താ ലേഖനങ്ങൾ പോലെയുള്ള മുൻകൂട്ടി നിശ്ചയിച്ച ഗ്രൂപ്പുകളായി ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റ തരംതിരിച്ചിരിക്കുന്നു. ടെക്‌സ്‌റ്റിന്റെ വിഭാഗമോ വിഷയമോ തിരിച്ചറിയുന്നതിനും കൂടുതൽ പ്രസക്തമായ പ്രതികരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും ഇത് മോഡലിനെ സഹായിക്കുന്നു.

ഷേപ്പ് ബാങ്കിംഗ്, ഇൻഷുറൻസ്, റീട്ടെയിൽ, ടെലികോം തുടങ്ങിയ വിവിധ മേഖലകളിൽ നിന്ന് വെബ് ക്രാളിംഗ് വഴി പരിശീലന ഡാറ്റ ശേഖരിക്കാനാകും. ഞങ്ങൾക്ക് ടെക്സ്റ്റ് വ്യാഖ്യാനം (NER, സെന്റിമെന്റ് അനാലിസിസ് മുതലായവ), ബഹുഭാഷാ LLM (വിവർത്തനം) സുഗമമാക്കാനും ടാക്സോണമി സൃഷ്ടിക്കൽ, എക്സ്ട്രാക്ഷൻ/പ്രാമ്പ്റ്റ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് എന്നിവയിൽ സഹായിക്കാനും കഴിയും.

ഓഫ്-ദി-ഷെൽഫ് ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ വിപുലമായ ഒരു ശേഖരം ഷൈപ്പിനുണ്ട്. AI സംരംഭങ്ങൾ, മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് എന്നിവയ്‌ക്ക് അനുയോജ്യമായ തിരിച്ചറിയാനാകാത്തതും സുരക്ഷിതവും ഗുണനിലവാരമുള്ളതുമായ ഡാറ്റയുടെ വിശാലമായ ശേഖരം ഞങ്ങളുടെ മെഡിക്കൽ ഡാറ്റ കാറ്റലോഗിൽ ഉണ്ട്.

അതുപോലെ, AI/ML മോഡലുകളുടെ കാര്യക്ഷമമായ പരിശീലനം പ്രാപ്‌തമാക്കുന്ന, വോയ്‌സ് തിരിച്ചറിയൽ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമായ ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ഡാറ്റയുടെ ഒരു നിധിയാണ് ഞങ്ങളുടെ സംഭാഷണ ഡാറ്റ കാറ്റലോഗ്. വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായുള്ള വിപുലമായ ചിത്ര-വീഡിയോ ഡാറ്റകളുള്ള ശ്രദ്ധേയമായ കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ ഡാറ്റാ കാറ്റലോഗും ഞങ്ങളുടെ പക്കലുണ്ട്.

നിങ്ങളുടെ AI, ML പ്രോജക്‌റ്റുകളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് ഞങ്ങൾ ഓപ്പൺ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ പോലും പരിഷ്‌ക്കരിക്കാവുന്നതും സൗകര്യപ്രദവുമായ രൂപത്തിൽ സൗജന്യമായി വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. ഈ വിശാലമായ AI ഡാറ്റ ലൈബ്രറി നിങ്ങളുടെ AI, ML മോഡലുകൾ കൂടുതൽ കാര്യക്ഷമമായും കൃത്യമായും വികസിപ്പിക്കാൻ നിങ്ങളെ പ്രാപ്തരാക്കുന്നു.

ഷായ്‌പിന്റെ ഡാറ്റ ശേഖരണവും വ്യാഖ്യാന പ്രക്രിയയും

വിവരശേഖരണത്തിന്റെയും വ്യാഖ്യാനത്തിന്റെയും കാര്യം വരുമ്പോൾ, ഷേപ്പ് സ്ട്രീംലൈൻ ചെയ്ത വർക്ക്ഫ്ലോ പിന്തുടരുന്നു. ഡാറ്റാ ശേഖരണ പ്രക്രിയ ഇങ്ങനെയാണ്:

ഉറവിട വെബ്‌സൈറ്റുകളുടെ ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ

തുടക്കത്തിൽ, തിരഞ്ഞെടുത്ത ഉറവിടങ്ങളും ആവശ്യമായ ഡാറ്റയുമായി ബന്ധപ്പെട്ട കീവേഡുകളും ഉപയോഗിച്ചാണ് വെബ്സൈറ്റുകൾ കൃത്യമായി നിർണ്ണയിക്കുന്നത്.

വെബ് സ്ക്രാപ്പിംഗ്

പ്രസക്തമായ വെബ്‌സൈറ്റുകൾ തിരിച്ചറിഞ്ഞുകഴിഞ്ഞാൽ, ഈ സൈറ്റുകളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ സ്‌ക്രാപ്പ് ചെയ്യാൻ Shaip അതിന്റെ ഉടമസ്ഥതയിലുള്ള ഉപകരണം ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ടെക്സ്റ്റ് പ്രീപ്രോസസിംഗ്

ശേഖരിച്ച ഡാറ്റ പ്രാരംഭ പ്രോസസ്സിംഗിന് വിധേയമാകുന്നു, അതിൽ വാക്യ വിഭജനവും പാഴ്‌സിംഗും ഉൾപ്പെടുന്നു, ഇത് തുടർന്നുള്ള ഘട്ടങ്ങൾക്ക് അനുയോജ്യമാക്കുന്നു.

വ്യാഖ്യാനം

മുൻകൂട്ടി പ്രോസസ്സ് ചെയ്‌ത ഡാറ്റ നെയിംഡ് എന്റിറ്റി എക്‌സ്‌ട്രാക്ഷനായി വ്യാഖ്യാനിച്ചിരിക്കുന്നു. ആളുകളുടെ പേരുകൾ, ഓർഗനൈസേഷനുകൾ, ലൊക്കേഷനുകൾ മുതലായവ പോലുള്ള വാചകത്തിനുള്ളിലെ പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതും ലേബൽ ചെയ്യുന്നതും ഈ പ്രക്രിയയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ബന്ധം വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ

അവസാന ഘട്ടത്തിൽ, തിരിച്ചറിഞ്ഞ എന്റിറ്റികൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധത്തിന്റെ തരങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കുകയും അതിനനുസരിച്ച് വ്യാഖ്യാനിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. വാചകത്തിന്റെ വിവിധ ഘടകങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള സെമാന്റിക് കണക്ഷനുകൾ മനസ്സിലാക്കാൻ ഇത് സഹായിക്കുന്നു.

ഷായ്പിന്റെ വഴിപാട്

ഷേപ്പ് ഓർഗനൈസേഷനുകളെ അവരുടെ ഡാറ്റ നിയന്ത്രിക്കാനും വിശകലനം ചെയ്യാനും പരമാവധി പ്രയോജനപ്പെടുത്താനും സഹായിക്കുന്നതിന് വിപുലമായ സേവനങ്ങൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

ഡാറ്റ വെബ്-സ്ക്രാപ്പിംഗ്

Shaip വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്ന ഒരു പ്രധാന സേവനം ഡാറ്റ സ്ക്രാപ്പിംഗ് ആണ്. ഡൊമെയ്ൻ-നിർദ്ദിഷ്‌ട URL-കളിൽ നിന്നുള്ള ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷൻ ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഓട്ടോമേറ്റഡ് ടൂളുകളും ടെക്നിക്കുകളും ഉപയോഗിക്കുന്നതിലൂടെ, Shaip-ന് വിവിധ വെബ്‌സൈറ്റുകൾ, ഉൽപ്പന്ന മാനുവലുകൾ, സാങ്കേതിക ഡോക്യുമെന്റേഷൻ, ഓൺലൈൻ ഫോറങ്ങൾ, ഓൺലൈൻ അവലോകനങ്ങൾ, ഉപഭോക്തൃ സേവന ഡാറ്റ, ഇൻഡസ്ട്രി റെഗുലേറ്ററി ഡോക്യുമെന്റുകൾ മുതലായവയിൽ നിന്നുള്ള വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ വേഗത്തിലും കാര്യക്ഷമമായും സ്ക്രാപ്പ് ചെയ്യാൻ കഴിയും. നിരവധി ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്ന് പ്രസക്തവും നിർദ്ദിഷ്ടവുമായ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നു.

ഡാറ്റ വെബ്-സ്ക്രാപ്പിംഗ്

മെഷീൻ ട്രാൻസ്ലേഷൻ

വിവിധ ഭാഷകളിലുടനീളം ടെക്‌സ്‌റ്റ് വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിനായി അനുബന്ധ ട്രാൻസ്‌ക്രിപ്ഷനുകളുമായി ജോടിയാക്കിയ വിപുലമായ ബഹുഭാഷാ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുക. ഈ പ്രക്രിയ ഭാഷാപരമായ തടസ്സങ്ങൾ ഇല്ലാതാക്കാനും വിവരങ്ങളുടെ പ്രവേശനക്ഷമത പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കാനും സഹായിക്കുന്നു.

യന്ത്ര വിവർത്തനം

ടാക്സോണമി എക്സ്ട്രാക്ഷൻ & ക്രിയേഷൻ

ടാക്‌സോണമി എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷനിലും സൃഷ്‌ടിയിലും ഷായ്‌പ്പിന് സഹായിക്കാനാകും. വ്യത്യസ്‌ത ഡാറ്റാ പോയിന്റുകൾ തമ്മിലുള്ള ബന്ധങ്ങളെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന ഘടനാപരമായ ഫോർമാറ്റിലേക്ക് ഡാറ്റയെ വർഗ്ഗീകരിക്കുന്നതും വർഗ്ഗീകരിക്കുന്നതും ഇതിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ബിസിനസ്സുകൾക്ക് അവരുടെ ഡാറ്റ ഓർഗനൈസുചെയ്യുന്നതിന് ഇത് പ്രത്യേകിച്ചും ഉപയോഗപ്രദമാകും, ഇത് കൂടുതൽ ആക്സസ് ചെയ്യാവുന്നതും വിശകലനം ചെയ്യാൻ എളുപ്പവുമാക്കുന്നു. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു ഇ-കൊമേഴ്‌സ് ബിസിനസിൽ, ഉൽപ്പന്ന തരം, ബ്രാൻഡ്, വില മുതലായവയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഉൽപ്പന്ന ഡാറ്റ തരംതിരിച്ചേക്കാം, ഇത് ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് ഉൽപ്പന്ന കാറ്റലോഗ് നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്നു.

ടാക്സോണമി എക്‌സ്‌ട്രാക്‌ഷനും സൃഷ്‌ടിയും

ഡാറ്റ ശേഖരണം

ഞങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ ശേഖരണ സേവനങ്ങൾ ജനറേറ്റീവ് AI അൽഗോരിതങ്ങൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിനും നിങ്ങളുടെ മോഡലുകളുടെ കൃത്യതയും ഫലപ്രാപ്തിയും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും ആവശ്യമായ നിർണായകമായ യഥാർത്ഥ ലോകമോ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയോ നൽകുന്നു. ഡാറ്റയുടെ സ്വകാര്യതയും സുരക്ഷയും കണക്കിലെടുത്ത് പക്ഷപാതരഹിതവും ധാർമ്മികവും ഉത്തരവാദിത്തബോധവും ഉള്ളതാണ്.

ഡാറ്റ ശേഖരണം

ചോദ്യവും ഉത്തരവും

മാനുഷിക ഭാഷയിൽ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് സ്വയമേവ ഉത്തരം നൽകുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന സ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗിന്റെ ഒരു ഉപമേഖലയാണ് ചോദ്യ ഉത്തരം (QA). ക്യുഎ സിസ്റ്റങ്ങൾ വിപുലമായ ടെക്‌സ്‌റ്റിലും കോഡിലും പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു, വസ്തുതാപരവും നിർവചനവും അഭിപ്രായവും അധിഷ്‌ഠിതവുമായ ചോദ്യങ്ങൾ ഉൾപ്പെടെ വിവിധ തരം ചോദ്യങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ അവരെ പ്രാപ്‌തമാക്കുന്നു. ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണ, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം അല്ലെങ്കിൽ വിതരണ ശൃംഖല പോലുള്ള നിർദ്ദിഷ്ട മേഖലകൾക്ക് അനുയോജ്യമായ QA മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് ഡൊമെയ്ൻ അറിവ് നിർണായകമാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ജനറേറ്റീവ് ക്യുഎ സമീപനങ്ങൾ, സന്ദർഭത്തെ മാത്രം ആശ്രയിച്ച്, ഡൊമെയ്ൻ അറിവില്ലാതെ വാചകം സൃഷ്ടിക്കാൻ മോഡലുകളെ അനുവദിക്കുന്നു.

ഞങ്ങളുടെ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകളുടെ ടീമിന് ചോദ്യ-ഉത്തര ജോഡികൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് സമഗ്രമായ ഡോക്യുമെന്റുകളോ മാനുവലുകളോ സൂക്ഷ്മമായി പഠിക്കാൻ കഴിയും, ഇത് ബിസിനസുകൾക്കായി ജനറേറ്റീവ് AI സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് സഹായിക്കുന്നു. വിപുലമായ ഒരു കോർപ്പസിൽ നിന്ന് പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ ഖനനം ചെയ്യുന്നതിലൂടെ ഈ സമീപനത്തിന് ഉപയോക്തൃ അന്വേഷണങ്ങളെ ഫലപ്രദമായി നേരിടാൻ കഴിയും. വൈവിധ്യമാർന്ന വിഷയങ്ങളിലും ഡൊമെയ്‌നുകളിലും വ്യാപിച്ചുകിടക്കുന്ന ഉയർന്ന നിലവാരമുള്ള ചോദ്യോത്തര ജോഡികളുടെ ഉത്പാദനം ഞങ്ങളുടെ സർട്ടിഫൈഡ് വിദഗ്ധർ ഉറപ്പാക്കുന്നു.

ചോദ്യവും ഉത്തരവും

വാചക സംഗ്രഹം

ഞങ്ങളുടെ സ്പെഷ്യലിസ്റ്റുകൾക്ക് സമഗ്രമായ സംഭാഷണങ്ങളോ ദൈർഘ്യമേറിയ സംഭാഷണങ്ങളോ വാറ്റിയെടുക്കാനും വിപുലമായ ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് സംക്ഷിപ്തവും ഉൾക്കാഴ്ചയുള്ളതുമായ സംഗ്രഹങ്ങൾ നൽകാനും കഴിയും.

വാചക സംഗ്രഹം

ടെക്സ്റ്റ് ജനറേഷൻ

വാർത്താ ലേഖനങ്ങൾ, ഫിക്ഷൻ, കവിതകൾ എന്നിങ്ങനെ വൈവിധ്യമാർന്ന ശൈലികളിലുള്ള വാചകത്തിന്റെ വിശാലമായ ഡാറ്റാസെറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുക. ഈ മോഡലുകൾക്ക് വാർത്താ ശകലങ്ങൾ, ബ്ലോഗ് എൻട്രികൾ അല്ലെങ്കിൽ സോഷ്യൽ മീഡിയ പോസ്റ്റുകൾ എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ തരം ഉള്ളടക്കങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും, ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ചെലവ് കുറഞ്ഞതും സമയം ലാഭിക്കുന്നതുമായ പരിഹാരം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.

ടെക്സ്റ്റ് ജനറേഷൻ

സംഭാഷണം തിരിച്ചറിയൽ

വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി സംസാരിക്കുന്ന ഭാഷ മനസ്സിലാക്കാൻ കഴിവുള്ള മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുക. ഇതിൽ വോയ്‌സ്-ആക്ടിവേറ്റഡ് അസിസ്റ്റന്റുകൾ, ഡിക്റ്റേഷൻ സോഫ്‌റ്റ്‌വെയർ, തത്സമയ വിവർത്തന ഉപകരണങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. സംഭാഷണ ഭാഷയുടെ ഓഡിയോ റെക്കോർഡിംഗുകൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഒരു സമഗ്രമായ ഡാറ്റാസെറ്റ്, അവയുടെ അനുബന്ധ ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റുകളുമായി ജോടിയാക്കുന്നത് ഈ പ്രക്രിയയിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു.

സംഭാഷണം തിരിച്ചറിയൽ

ഉൽപ്പന്ന ശുപാർശകൾ

ഉപഭോക്താക്കൾ വാങ്ങാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന ഉൽപ്പന്നങ്ങളെ ചൂണ്ടിക്കാണിക്കുന്ന ലേബലുകൾ ഉൾപ്പെടെ, ഉപഭോക്തൃ വാങ്ങൽ ചരിത്രങ്ങളുടെ വിപുലമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് മോഡലുകൾ വികസിപ്പിക്കുക. ഉപഭോക്താക്കൾക്ക് കൃത്യമായ നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകുകയും അതുവഴി വിൽപ്പന വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ഉപഭോക്തൃ സംതൃപ്തി വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം.

ഉൽപ്പന്ന ശുപാർശകൾ

ചിത്ര അടിക്കുറിപ്പ്

ഞങ്ങളുടെ അത്യാധുനിക, AI- നയിക്കുന്ന ഇമേജ് അടിക്കുറിപ്പ് സേവനം ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ ഇമേജ് വ്യാഖ്യാന പ്രക്രിയയിൽ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കുക. കൃത്യവും സന്ദർഭോചിതവുമായ അർഥവത്തായ വിവരണങ്ങൾ സൃഷ്ടിച്ചുകൊണ്ട് ഞങ്ങൾ ചിത്രങ്ങളിൽ ചൈതന്യം പകരുന്നു. നിങ്ങളുടെ പ്രേക്ഷകർക്കായി നിങ്ങളുടെ ദൃശ്യ ഉള്ളടക്കവുമായി നൂതനമായ ഇടപഴകലിനും ആശയവിനിമയ സാധ്യതകൾക്കും ഇത് വഴിയൊരുക്കുന്നു.

ചിത്ര അടിക്കുറിപ്പ്

പരിശീലന ടെക്സ്റ്റ്-ടു-സ്പീച്ച് സേവനങ്ങൾ

AI മോഡലുകളെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് അനുയോജ്യമായ ഹ്യൂമൻ സ്പീച്ച് ഓഡിയോ റെക്കോർഡിംഗുകൾ അടങ്ങിയ വിപുലമായ ഡാറ്റാസെറ്റ് ഞങ്ങൾ നൽകുന്നു. ഈ മോഡലുകൾക്ക് നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി സ്വാഭാവികവും ആകർഷകവുമായ ശബ്ദങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും, അങ്ങനെ നിങ്ങളുടെ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് വ്യതിരിക്തവും ആഴത്തിലുള്ളതുമായ ശബ്‌ദ അനുഭവം നൽകുന്നു.

ടെക്സ്റ്റ്-ടു-സ്പീച്ച് സേവനങ്ങൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു

ഞങ്ങളുടെ വൈവിധ്യമാർന്ന ഡാറ്റാ കാറ്റലോഗ് നിരവധി ജനറേറ്റീവ് AI ഉപയോഗ കേസുകൾക്കായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു

ഓഫ്-ദി-ഷെൽഫ് മെഡിക്കൽ ഡാറ്റ കാറ്റലോഗും ലൈസൻസിംഗും:

  • 5 സ്പെഷ്യാലിറ്റികളിലെ 31M+ റെക്കോർഡുകളും ഫിസിഷ്യൻ ഓഡിയോ ഫയലുകളും
  • റേഡിയോളജിയിലും മറ്റ് സ്പെഷ്യാലിറ്റികളിലും 2M+ മെഡിക്കൽ ചിത്രങ്ങൾ (MRI, CTs, USGs, XRs)
  • മൂല്യവർദ്ധിത എന്റിറ്റികളും ബന്ധ വ്യാഖ്യാനവും ഉള്ള 30k+ ക്ലിനിക്കൽ ടെക്സ്റ്റ് ഡോക്‌സ്
ഓഫ്-ദി-ഷെൽഫ് മെഡിക്കൽ ഡാറ്റ കാറ്റലോഗും ലൈസൻസിംഗും

ഓഫ്-ദി-ഷെൽഫ് സ്പീച്ച് ഡാറ്റ കാറ്റലോഗും ലൈസൻസിംഗും:

  • 40k+ മണിക്കൂർ സംഭാഷണ ഡാറ്റ (50+ ഭാഷകൾ/100+ ഭാഷാഭേദങ്ങൾ)
  • 55+ വിഷയങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്
  • സാമ്പിൾ നിരക്ക് - 8/16/44/48 kHz
  • ഓഡിയോ തരം - സ്വതസിദ്ധമായ, സ്ക്രിപ്റ്റഡ്, മോണോലോഗ്, വേക്ക്-അപ്പ് വാക്കുകൾ
  • മനുഷ്യ-മനുഷ്യ സംഭാഷണം, ഹ്യൂമൻ-ബോട്ട്, ഹ്യൂമൻ-ഏജന്റ് കോൾ സെന്റർ സംഭാഷണം, മോണോലോഗുകൾ, പ്രസംഗങ്ങൾ, പോഡ്‌കാസ്റ്റുകൾ മുതലായവയ്‌ക്കായി ഒന്നിലധികം ഭാഷകളിൽ പൂർണ്ണമായി ട്രാൻസ്‌ക്രൈബ് ചെയ്‌ത ഓഡിയോ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ.
ഓഫ്-ദി-ഷെൽഫ് സംഭാഷണ ഡാറ്റ കാറ്റലോഗും ലൈസൻസിംഗും

ചിത്രവും വീഡിയോ ഡാറ്റ കാറ്റലോഗും ലൈസൻസിംഗും:

  • ഭക്ഷണം/രേഖ ചിത്ര ശേഖരണം
  • ഹോം സെക്യൂരിറ്റി വീഡിയോ ശേഖരണം
  • മുഖചിത്രം/വീഡിയോ ശേഖരണം
  • ഇൻവോയ്‌സുകൾ, PO, OCR-നുള്ള രസീതുകളുടെ പ്രമാണ ശേഖരണം
  • വാഹനത്തിന്റെ കേടുപാടുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിനുള്ള ചിത്ര ശേഖരണം 
  • വാഹന ലൈസൻസ് പ്ലേറ്റ് ചിത്ര ശേഖരണം
  • കാർ ഇന്റീരിയർ ചിത്ര ശേഖരം
  • കാർ ഡ്രൈവർ ഫോക്കസിലുള്ള ചിത്ര ശേഖരണം
  • ഫാഷനുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ചിത്ര ശേഖരം
ചിത്രവും വീഡിയോ ഡാറ്റ കാറ്റലോഗും ലൈസൻസിംഗും

സംസാരിക്കാം

  • രജിസ്റ്റർ ചെയ്യുന്നതിലൂടെ, ഞാൻ ഷൈപ്പിനോട് യോജിക്കുന്നു സ്വകാര്യതാനയം ഒപ്പം സേവന നിബന്ധനകൾ Shaip-ൽ നിന്ന് B2B മാർക്കറ്റിംഗ് കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻ സ്വീകരിക്കുന്നതിന് എന്റെ സമ്മതം നൽകുക.
  • ഈ ഫീൽഡ് മൂല്യനിർണ്ണയ ഉദ്ദേശ്യത്തിനായിരിക്കും, അത് മാറ്റമില്ലാതെ നിലനിർത്തണം.

പതിവ് ചോദ്യങ്ങൾ (പതിവുചോദ്യങ്ങൾ)

ഡാറ്റയിലെ സങ്കീർണ്ണമായ പാറ്റേണുകൾ പഠിക്കാൻ ഒന്നിലധികം ലെയറുകളുള്ള കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന ML-ന്റെ ഒരു ഉപഫീൽഡാണ് DL. ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കാൻ മെഷീനുകളെ പ്രാപ്തമാക്കുന്ന അൽഗോരിതങ്ങളിലും മോഡലുകളിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്ന AI യുടെ ഒരു ഉപവിഭാഗമാണ് ML. വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ (LLMs) ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെ ഒരു ഉപവിഭാഗമാണ്, അവ രണ്ടും ആഴത്തിലുള്ള പഠനത്തിന്റെ വിശാലമായ ഫീൽഡിന്റെ ഘടകങ്ങളായതിനാൽ, ജനറേറ്റീവ് AI-യുമായി പൊതുവായ ഗ്രൗണ്ട് പങ്കിടുന്നു.

വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾ, അല്ലെങ്കിൽ LLM-കൾ, ഭാഷയുടെ അടിസ്ഥാന വശങ്ങൾ ഗ്രഹിക്കുന്നതിന് വിപുലമായ ടെക്സ്റ്റ് ഡാറ്റയിൽ മുൻകൂട്ടി പരിശീലിപ്പിച്ചിട്ടുള്ള വിപുലവും ബഹുമുഖവുമായ ഭാഷാ മോഡലുകളാണ്. അവ പിന്നീട് പ്രത്യേക ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കോ ​​ടാസ്ക്കുകൾക്കോ ​​വേണ്ടി നന്നായി ട്യൂൺ ചെയ്യപ്പെടുന്നു, പ്രത്യേക ആവശ്യങ്ങൾക്കായി അവയെ പൊരുത്തപ്പെടുത്താനും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാനും അനുവദിക്കുന്നു.

ഒന്നാമതായി, വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയും ശതകോടിക്കണക്കിന് പാരാമീറ്ററുകളും ഉള്ള വിപുലമായ പരിശീലനം കാരണം വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾക്ക് വിശാലമായ ജോലികൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാനുള്ള കഴിവുണ്ട്.

രണ്ടാമതായി, ഈ മോഡലുകൾ അഡാപ്റ്റബിലിറ്റി പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു, കാരണം അവ ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ നിർദ്ദിഷ്ട ഫീൽഡ് പരിശീലന ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് നന്നായി ട്യൂൺ ചെയ്യാൻ കഴിയും.

അവസാനമായി, അധിക ഡാറ്റയും പാരാമീറ്ററുകളും സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ LLM-കളുടെ പ്രകടനം തുടർച്ചയായ പുരോഗതി കാണിക്കുന്നു, കാലക്രമേണ അവയുടെ ഫലപ്രാപ്തി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.

ഒരു വിവർത്തന ടാസ്ക്കിൽ ആവശ്യമുള്ള ഔട്ട്പുട്ട് ഭാഷ വ്യക്തമാക്കുന്നത് പോലെ, നിർദ്ദിഷ്ട ടാസ്ക്കിന് അനുയോജ്യമായ ഒരു പ്രോംപ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്നത് പ്രോംപ്റ്റ് ഡിസൈനിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. നേരെമറിച്ച്, പ്രോംപ്റ്റ് എഞ്ചിനീയറിംഗ്, ഡൊമെയ്ൻ അറിവ് ഉൾപ്പെടുത്തിക്കൊണ്ട്, ഔട്ട്പുട്ട് ഉദാഹരണങ്ങൾ നൽകിക്കൊണ്ട് അല്ലെങ്കിൽ ഫലപ്രദമായ കീവേഡുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രകടനം ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യുന്നതിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. പ്രോംപ്റ്റ് ഡിസൈൻ ഒരു പൊതു ആശയമാണ്, അതേസമയം പ്രോംപ്റ്റ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് ഒരു പ്രത്യേക സമീപനമാണ്. എല്ലാ സിസ്റ്റങ്ങൾക്കും പ്രോംപ്റ്റ് ഡിസൈൻ അനിവാര്യമാണെങ്കിലും, ഉയർന്ന കൃത്യതയോ പ്രകടനമോ ആവശ്യമുള്ള സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് പ്രോംപ്റ്റ് എഞ്ചിനീയറിംഗ് നിർണായകമാണ്.

മൂന്ന് തരത്തിലുള്ള വലിയ ഭാഷാ മാതൃകകളുണ്ട്. ഓരോ തരത്തിനും പ്രമോട്ടുചെയ്യുന്നതിന് വ്യത്യസ്തമായ സമീപനം ആവശ്യമാണ്.

  • പരിശീലന ഡാറ്റയിലെ ഭാഷയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ജനറിക് ഭാഷാ മോഡലുകൾ അടുത്ത വാക്ക് പ്രവചിക്കുന്നു.
  • ഇൻപുട്ടിൽ നൽകിയിരിക്കുന്ന നിർദ്ദേശങ്ങളോടുള്ള പ്രതികരണം പ്രവചിക്കാൻ ഇൻസ്ട്രക്ഷൻ ട്യൂൺ ചെയ്ത മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു.
  • ഡയലോഗ് ട്യൂൺ ചെയ്ത മോഡലുകൾ അടുത്ത പ്രതികരണം സൃഷ്ടിച്ചുകൊണ്ട് സംഭാഷണം പോലുള്ള സംഭാഷണം നടത്താൻ പരിശീലിപ്പിക്കപ്പെടുന്നു.