Modalan Cànain Mòr (LLM): Stiùireadh coileanta ann an 2023
Feumaidh a h-uile dad a bhith agad mu LLM
Clàr-innse
- Ro-ràdh
- Dè a th’ ann am Modalan Cànain Mòr?
- Factaran riatanach
- Eisimpleirean mòr-chòrdte de LLM
- Blocaichean togail de LLMs
- Ciamar a tha modalan LLM air an trèanadh?
- Tha LLM an urra ri Ionnsachadh fo stiùir no gun stiùir
- Trèana LLM
- Àrdachadh LLM
- Cùisean cleachdaidh mòr-chòrdte de LLM
- Tèarainteachd agus Gèilleadh
- A’ gleusadh LLM
- CÀBHA
Luchdaich sìos eBook
Ro-ràdh
Na sgrìobh thu a-riamh do cheann, chuir e iongnadh ort mar a bha e coltach gun robh Google no Alexa ‘gad’? No an lorg thu thu fhèin a’ leughadh aiste air a chruthachadh le coimpiutair a tha a’ faireachdainn gu math daonna? Chan eil thu nad aonar. Tha an t-àm ann an cùirtear a tharraing air ais agus an dìomhair fhoillseachadh: Modalan Cànain Mòra, neo LLMn.
Dè iad seo, tha thu a’ faighneachd? Smaoinich air LLMn mar bhuidsich falaichte. Bidh iad a’ toirt cumhachd do na còmhraidhean didseatach againn, a’ tuigsinn na h-abairtean meallta againn, agus eadhon a’ sgrìobhadh mar sinne. Tha iad ag atharrachadh ar beatha, a’ toirt ficsean saidheans gu buil.
Tha an stiùireadh seo air a h-uile nì LLM. Nì sinn sgrùdadh air dè as urrainn dhaibh a dhèanamh, dè nach urrainn dhaibh a dhèanamh, agus càite am bi iad gan cleachdadh. Nì sinn sgrùdadh air mar a tha iad a’ toirt buaidh oirnn uile ann an cànan soilleir agus sìmplidh.
Mar sin, tòisichidh sinn air ar turas inntinneach gu LLMn.
Cò dha a tha an Stiùireadh seo?
Tha an stiùireadh farsaing seo airson:
- A h-uile neach-tionnsgain agus solopreneurs agad a bhios a ’brùthadh tòrr dàta gu cunbhalach
- AI agus ionnsachadh innealan no proifeiseantaich a tha a ’tòiseachadh le dòighean optimachaidh pròiseas
- Manaidsearan pròiseict a tha an dùil ùine-margaidh a chuir an gnìomh nas luaithe airson na modalan AI aca no toraidhean air an stiùireadh le AI
- Agus luchd-dealasach teignigeach a tha dèidheil air faighinn a-steach do mhion-fhiosrachadh nan sreathan a tha an sàs ann am pròiseasan AI.
Dè a th’ ann am Modalan Cànain Mòr?
Tha Modalan Cànain Mòr (LLMn) nan siostaman adhartach inntleachd fuadain (AI) a tha air an dealbhadh gus teacsa coltach ri duine a phròiseasadh, a thuigsinn agus a ghineadh. Tha iad stèidhichte air dòighean ionnsachaidh domhainn agus air an trèanadh air stòran-dàta mòra, mar as trice anns a bheil billeanan de dh’ fhaclan bho dhiofar thùsan leithid làraich-lìn, leabhraichean, agus artaigilean. Tha an trèanadh farsaing seo a’ toirt comas do LLMn tuigse fhaighinn air nuances cànan, gràmar, co-theacsa, agus eadhon cuid de thaobhan de eòlas coitcheann.
Bidh cuid de LLMn mòr-chòrdte, leithid GPT-3 aig OpenAI, a’ cleachdadh seòrsa de lìonra neural ris an canar cruth-atharrachaidh, a leigeas leotha gnìomhan cànain iom-fhillte a làimhseachadh le comas iongantach. Faodaidh na modailean sin raon farsaing de ghnìomhan a choileanadh, leithid:
- A ’freagairt cheistean
- Geàrr-chunntas teacsa
- Ag eadar-theangachadh chànanan
- A 'cruthachadh susbaint
- Fiù 's a' dol an sàs ann an còmhraidhean eadar-ghnìomhach le luchd-cleachdaidh
Mar a bhios LLMn a’ leantainn air adhart a’ tighinn air adhart, tha comas mòr aca airson àrdachadh agus fèin-ghluasad a dhèanamh air diofar thagraidhean thar ghnìomhachasan, bho sheirbheis teachdaiche agus cruthachadh susbaint gu foghlam is rannsachadh. Ach, bidh iad cuideachd a’ togail dhraghan beusanta agus sòisealta, leithid giùlan claon no mì-chleachdadh, ris am feumar dèiligeadh ri adhartas teicneòlais.
Factaran riatanach ann a bhith a’ togail corpas dàta LLM
Feumaidh tu corpas dàta coileanta a thogail gus modalan cànain a thrèanadh gu soirbheachail. Tha am pròiseas seo a’ toirt a-steach a bhith a’ cruinneachadh dàta mòr agus a’ dèanamh cinnteach à càileachd àrd agus buntainneachd. Bheir sinn sùil air na prìomh nithean a bheir buaidh mhòr air leasachadh leabharlann dàta èifeachdach airson trèanadh modail cànain.
Dèan prìomhachas air càileachd dàta còmhla ri meud
Tha stòr-dàta mòr bunaiteach airson modalan cànain trèanaidh. Ach, tha mòran cudromachd co-cheangailte ri càileachd dàta. Faodaidh modalan air an trèanadh air dàta farsaing ach le droch structar toraidhean mearachdach a thoirt gu buil.
Air an làimh eile, bidh stòran-dàta nas lugha, air an glèidheadh gu faiceallach, gu tric a’ leantainn gu coileanadh nas fheàrr. Tha an fhìrinn seo a’ sealltainn cho cudromach sa tha dòigh-obrach chothromach a thaobh cruinneachadh dàta. Tha feum air taghadh, glanadh agus eagrachadh gu dìcheallach a tha riochdachail dàta, eadar-mheasgte agus a’ buntainn ris an raon a tha san amharc aig a’ mhodail.
Tagh Stòran Dàta iomchaidh
Bu chòir an taghadh de stòran dàta a bhith co-chòrdail ri amasan tagraidh sònraichte a’ mhodail.
- Bhiodh modalan a ghineadh conaltradh buannachdail bho thùsan leithid còmhraidhean agus agallamhan air leth luachmhor.
- Gheibh modalan le fòcas air gineadh còd buannachd bho stòran còd le deagh chlàr.
- Tha obraichean litreachais agus sgriobtaichean a’ tabhann beairteas de stuthan trèanaidh dhaibhsan a tha ag amas air sgrìobhadh cruthachail.
Feumaidh tu dàta a thoirt a-steach a tha a’ spangachadh nan cànanan agus nan cuspairean a tha san amharc. Cuidichidh e thu gus am modail a thàillearachd gus coileanadh gu h-èifeachdach taobh a-staigh an raon ainmichte aige.
Cleachd Gineadh Dàta Synthetic
Faodaidh àrdachadh an dàta agad le dàta synthetigeach beàrnan a lìonadh agus an raon aige a leudachadh. Faodaidh tu àrdachadh dàta, modalan gineadh teacsa, agus gineadh stèidhichte air riaghailtean a chleachdadh gus dàta fuadain a chruthachadh a tha a’ nochdadh pàtrain san t-saoghal fhìor. Tha an ro-innleachd seo a’ leudachadh iomadachd an t-seata trèanaidh gus neart a’ mhodail àrdachadh agus gus claon-bhreith a lùghdachadh.
Dèan cinnteach gun dearbhaich thu càileachd an dàta synthetigeach gus an cuir e gu dearbhach ri comas a’ mhodail cànan a thuigsinn agus a ghineadh taobh a-staigh an raon targaid aige.
Cuir an gnìomh cruinneachadh dàta fèin-ghluasadach
Tha fèin-ghluasad airson pròiseas cruinneachadh dàta a’ comasachadh amalachadh cunbhalach de dhàta ùr, buntainneach. Bidh an dòigh-obrach seo a’ sgioblachadh togail dàta, ag àrdachadh scalability, agus ag adhartachadh ath-riochdachadh.
Faodaidh tu diofar stòran-dàta a chruinneachadh gu h-èifeachdach le bhith a’ cleachdadh innealan sgrìobadh lìn, APIan, agus frèaman in-ghabhail dàta. Faodaidh tu na h-innealan sin a ghleusadh gus fòcas a chuir air dàta buntainneach àrd-inbhe. Bidh iad a’ dèanamh an fheum as fheàrr den stuth trèanaidh airson a’ mhodail. Feumaidh tu sùil leantainneach a chumail air na siostaman fèin-ghluasadach sin gus an cruinneas agus an ionracas beusanta a chumail suas.
Eisimpleirean mòr-chòrdte de mhodalan cànain mòra
Seo beagan eisimpleirean follaiseach de LLMn air an cleachdadh gu farsaing ann an diofar roinnean gnìomhachais:
Stòr Ìomhaigh: A dh'ionnsaigh Saidheans dàta
A’ Tuigsinn Blocaichean Togail Modalan Cànain Mòr (LLMs)
Gus làn thuigse fhaighinn air comasan agus obrachadh LLMn, tha e cudromach eòlas fhaighinn air cuid de phrìomh bhun-bheachdan. Nam measg tha:
Gabhail a-steach facal
Tha seo a’ toirt iomradh air cleachdadh fhaclan eadar-theangachadh gu cruth àireamhach as urrainn do mhodalan AI mìneachadh. Gu dearbh, is e freumhachadh fhaclan cànan an AI. Tha gach facal air a riochdachadh mar vectar àrd-mheudach a tha a’ toirt a-steach a bhrìgh semantach stèidhichte air a cho-theacsa anns an dàta trèanaidh. Tha na vectaran sin a’ leigeil leis an AI dàimhean agus na rudan a tha coltach eadar faclan a thuigsinn, ag àrdachadh tuigse agus coileanadh a’ mhodail.
Innealan aire
Bidh na co-phàirtean sòlaimte sin a’ cuideachadh leis a’ mhodal AI prìomhachas a thoirt do eileamaidean sònraichte taobh a-staigh an teacsa cuir a-steach thairis air feadhainn eile nuair a bhios iad a’ gineadh toradh. Mar eisimpleir, ann an seantans làn de dhiofar fhaireachdainnean, dh’ fhaodadh inneal aire cuideam nas àirde a thoirt do na faclan le faireachdainn. Tha an ro-innleachd seo a’ toirt comas don AI freagairtean nas cinntiche agus nas mionaidiche a chruthachadh.
chruth-atharrachaidhdear
Tha cruth-atharraichean a’ riochdachadh seòrsa adhartach de dh’ ailtireachd lìonra neural a tha air a chleachdadh gu mòr ann an rannsachadh LLM. Is e an rud a tha a’ suidheachadh luchd-atharrachaidh bho chèile an uidheamachd fèin-aire aca. Tha an uidheamachd seo a’ leigeil leis a’ mhodail gach pàirt den dàta cuir a-steach a thomhas agus a mheas aig an aon àm, seach ann an òrdugh sreath. Is e an toradh seo leasachadh ann a bhith a’ làimhseachadh eisimeileachd fad-ùine san teacsa, dùbhlan cumanta ann an gnìomhan giollachd cànain nàdarra.
Mion-ghleusadh
Feumaidh eadhon na LLMn as adhartaiche beagan tàillearachd gus a bhith air leth math ann an gnìomhan no raointean sònraichte. Seo far am bi mion-gleusadh a' tighinn a-steach. Às dèidh do mhodail a bhith air a thrèanadh an toiseach air stòr-dàta mòr, faodar a leasachadh tuilleadh, no 'gleusadh' a dhèanamh air stòr-dàta nas lugha agus nas mionaidiche. Tha am pròiseas seo a’ leigeil leis a’ mhodail na comasan tuigse cànain coitcheann aca atharrachadh gu gnìomh no co-theacs nas speisealaichte.
Innleadaireachd sgiobalta
Bidh molaidhean cuir a-steach mar thoiseach tòiseachaidh airson LLMn gus toraidhean a ghineadh. Le bhith a’ cruthachadh nam molaidhean sin gu h-èifeachdach, cleachdadh ris an canar innleadaireachd sgiobalta, faodaidh e buaidh mhòr a thoirt air càileachd freagairtean a’ mhodail. Is e measgachadh de ealain is saidheans a th’ ann a dh’ fheumas tuigse gheur air mar a tha am modail a’ mìneachadh brosnachaidhean agus a’ gineadh fhreagairtean.
Bias
Mar a bhios LLMn ag ionnsachadh bhon dàta air a bheil iad air an trèanadh, faodaidh claonadh sam bith a tha an làthair san dàta seo giùlan a’ mhodail a thoirt a-steach. Dh’ fhaodadh seo nochdadh mar chlaonaidhean leth-bhreith no mì-chothromach ann an toraidhean a’ mhodail. Tha e na dhùbhlan mòr ann an raon AI agus a bhith na phàirt dheatamach ann a bhith a’ leasachadh LLMn a tha làidir gu beusach a bhith a’ dèiligeadh ri agus a’ lasachadh nan claon-bhreith sin.
Eadar-mhìneachadh
Leis cho iom-fhillte 'sa tha LLMn, faodaidh e a bhith dùbhlanach a bhith a' tuigsinn carson a tha iad a' dèanamh cho-dhùnaidhean sònraichte no a' cruthachadh thoraidhean sònraichte. Tha am feart seo, ris an canar eadar-mhìneachadh, na phrìomh raon de rannsachadh leantainneach. Tha àrdachadh eadar-mhìneachaidh chan ann a-mhàin a’ cuideachadh ann a bhith a’ fuasgladh dhuilgheadasan agus ag ùrachadh mhodalan, ach bidh e cuideachd a’ neartachadh earbsa agus follaiseachd ann an siostaman AI.
Ciamar a tha modalan LLM air an trèanadh?
Tha a bhith a’ trèanadh mhodalan cànain mòra (LLMn) gu math feumail anns a bheil grunn cheuman deatamach. Seo geàrr-chunntas sìmplidh, ceum air cheum den phròiseas:
- A’ cruinneachadh dàta teacsa: Bidh trèanadh LLM a’ tòiseachadh le cruinneachadh mòr de dhàta teacsa. Faodaidh an dàta seo tighinn bho leabhraichean, làraich-lìn, artaigilean, no àrd-ùrlaran meadhanan sòisealta. Is e an t-amas a bhith a 'glacadh iomadachd beairteach cànan daonna.
- Glanadh an dàta: Tha an dàta teacsa amh an uairsin air a sgioblachadh ann am pròiseas ris an canar preprocessing. Tha seo a’ toirt a-steach gnìomhan mar toirt air falbh caractaran nach eileas ag iarraidh, a’ briseadh sìos an teacsa gu pàirtean nas lugha ris an canar tokens, agus ga thoirt gu cruth a dh’ obraicheas leis a’ mhodail.
- Roinn an dàta: An ath rud, tha an dàta glan air a roinn ann an dà sheata. Thèid aon sheata, an dàta trèanaidh, a chleachdadh gus am modail a thrèanadh. Thèid an seata eile, an dàta dearbhaidh, a chleachdadh nas fhaide air adhart gus coileanadh a’ mhodail a dhearbhadh.
- A 'stèidheachadh a' mhodail: Tha structar an LLM, ris an canar an ailtireachd, an uairsin air a mhìneachadh. Tha seo a’ toirt a-steach taghadh an seòrsa lìonra neural agus co-dhùnadh air diofar pharaimearan, leithid an àireamh de shreathan agus aonadan falaichte taobh a-staigh an lìonra.
- A’ trèanadh a’ mhodail: Tha an fhìor thrèanadh a-nis a’ tòiseachadh. Bidh am modal LLM ag ionnsachadh le bhith a’ coimhead air an dàta trèanaidh, a’ dèanamh ro-innse stèidhichte air na dh’ ionnsaich e gu ruige seo, agus an uairsin ag atharrachadh a pharamadairean a-staigh gus an eadar-dhealachadh eadar na ro-innsean aige agus an dàta fhèin a lughdachadh.
- A 'sgrùdadh a' mhodail: Bithear a’ sgrùdadh ionnsachadh a’ mhodail LLM a’ cleachdadh an dàta dearbhaidh. Bidh seo a’ cuideachadh le bhith faicinn dè cho math ‘s a tha am modail a’ coileanadh agus gus suidheachaidhean a’ mhodail atharrachadh airson coileanadh nas fheàrr.
- A 'cleachdadh a' mhodail: Às deidh trèanadh agus measadh, tha am modail LLM deiseil airson a chleachdadh. Faodar a-nis amalachadh a-steach do thagraidhean no siostaman far an cruthaich e teacsa stèidhichte air cuir a-steach ùr a chaidh a thoirt seachad.
- Ag adhartachadh a’ mhodail: Mu dheireadh, tha an-còmhnaidh àite ann airson leasachadh. Faodar am modal LLM a leasachadh nas fhaide thar ùine, a’ cleachdadh dàta ùraichte no ag atharrachadh shuidheachaidhean stèidhichte air fios air ais agus cleachdadh san t-saoghal fhìor.
Cuimhnich, feumaidh am pròiseas seo goireasan coimpiutaireachd cudromach, leithid aonadan giullachd cumhachdach agus stòradh mòr, a bharrachd air eòlas sònraichte ann an ionnsachadh innealan. Sin as coireach gu bheil e mar as trice air a dhèanamh le buidhnean rannsachaidh sònraichte no companaidhean aig a bheil cothrom air a’ bhun-structar agus an eòlas riatanach.
A bheil an LLM an urra ri ionnsachadh fo stiùir neo gun stiùireadh?
Mar as trice bidh modalan cànain mòra air an trèanadh a’ cleachdadh modh ris an canar ionnsachadh fo stiùir. Gu sìmplidh, tha seo a’ ciallachadh gu bheil iad ag ionnsachadh bho eisimpleirean a sheallas dhaibh na freagairtean ceart.
Smaoinich gu bheil thu a’ teagasg faclan do phàiste le bhith a’ sealltainn dhaibh dealbhan. Bidh thu a’ sealltainn dhaibh dealbh de chat agus ag ràdh “cat,” agus bidh iad ag ionnsachadh an dealbh sin a cheangal ris an fhacal. Sin mar a tha ionnsachadh fo stiùir ag obair. Tha am modail a’ faighinn tòrr teacsa (na “dealbhan”) agus na toraidhean co-fhreagarrach (na “faclan”), agus bidh e ag ionnsachadh a bhith gan maidseadh.
Mar sin, ma bheir thu seantans do LLM, feuchaidh e ris an ath fhacal no abairt a ro-innse stèidhichte air na dh’ ionnsaich e bho na h-eisimpleirean. San dòigh seo, ionnsaichidh e mar a ghineadh teacsa teacsa a tha ciallach agus a fhreagras air a’ cho-theacsa.
Thuirt sin, uaireannan bidh LLMs cuideachd a’ cleachdadh beagan ionnsachadh gun stiùireadh. Tha seo coltach ri leigeil leis a’ phàiste seòmar làn de dhèideagan eadar-dhealaichte a sgrùdadh agus ionnsachadh mun deidhinn leotha fhèin. Bidh am modail a’ coimhead air dàta gun ainm, pàtrain ionnsachaidh, agus structaran gun a bhith ag innse na freagairtean “ceart”.
Bidh ionnsachadh fo stiùir a’ cleachdadh dàta a tha air a chomharrachadh le cuir a-steach agus toraidhean, an taca ri ionnsachadh gun stiùireadh, nach eil a’ cleachdadh dàta toraidh le bileagan.
Ann an ùine ghoirid, tha LLMn air an trèanadh sa mhòr-chuid a’ cleachdadh ionnsachadh fo stiùir, ach faodaidh iad cuideachd ionnsachadh gun stiùireadh a chleachdadh gus na comasan aca a neartachadh, leithid airson mion-sgrùdadh rannsachail agus lughdachadh meudachd.
Dè an tomhas dàta (ann am GB) a tha riatanach gus modal cànain mòr a thrèanadh?
Tha an saoghal de chothroman airson aithneachadh dàta cainnt agus tagraidhean guth fìor mhòr, agus thathas gan cleachdadh ann an grunn ghnìomhachasan airson pailteas thagraidhean.
Chan e pròiseas aon-mheud a tha freagarrach dha na h-uile a th’ ann a bhith a’ trèanadh modail cànain mòr, gu sònraichte nuair a thig e gu dàta a tha a dhìth. Tha e an urra ri grunn rudan:
- Dealbhadh modail.
- Dè an obair a dh'fheumas e a dhèanamh?
- An seòrsa dàta a tha thu a’ cleachdadh.
- Dè cho math 'sa tha thu airson gun dèan e coileanadh?
Thuirt sin, mar as trice bidh trèanadh LLMn a’ feumachdainn tòrr dàta teacsa. Ach dè cho mòr 'sa tha sinn a' bruidhinn? Uill, smaoinich fada seachad air gigabytes (GB). Mar as trice bidh sinn a’ coimhead air terabytes (TB) no eadhon petabytes (PB) de dhàta.
Beachdaich air GPT-3, aon de na LLMn as motha timcheall. Tha e air a thrèanadh air 570 GB de dhàta teacsa. Is dòcha gum feum LLM nas lugha nas lugha - is dòcha 10-20 GB no eadhon 1 GB de gigabytes - ach tha e fhathast tòrr.
Ach chan ann dìreach mu mheud an dàta a tha e. Tha càileachd cudromach cuideachd. Feumaidh an dàta a bhith glan agus eadar-dhealaichte gus am modail a chuideachadh gus ionnsachadh gu h-èifeachdach. Agus chan urrainn dhut dìochuimhneachadh mu phrìomh phìosan eile den tòimhseachan, leithid an cumhachd coimpiutaireachd a dh 'fheumas tu, na h-algorithms a chleachdas tu airson trèanadh, agus an rèiteachadh bathar-cruaidh a th' agad. Tha pàirt mhòr aig na factaran sin uile ann a bhith a’ trèanadh LLM.
Àrdachadh mhodalan cànain mòra: carson a tha iad cudromach
Chan e dìreach bun-bheachd no deuchainn a th’ ann an LLMs tuilleadh. Tha barrachd is barrachd àite cudromach aca nar cruth didseatach. Ach carson a tha seo a’ tachairt? Dè a tha a’ fàgail na LLMn sin cho cudromach? Leig dhuinn sgrùdadh a dhèanamh air cuid de phrìomh nithean.
Maighstireachd ann a bhith ag aithris teacsa daonna
Tha LLMn air cruth-atharrachadh a thoirt air an dòigh sa bheil sinn a’ làimhseachadh ghnìomhan stèidhichte air cànan. Air an togail le bhith a’ cleachdadh algoirmean ionnsachaidh inneal làidir, tha na modailean sin uidheamaichte leis a’ chomas tuigse fhaighinn air nuances cànan daonna, a’ gabhail a-steach co-theacsa, faireachdainn, agus eadhon searbhas, gu ìre. Chan e dìreach rud ùr a th’ anns a’ chomas seo airson atharrais a dhèanamh air cànan daonna, tha buaidh mhòr aige.
Faodaidh comasan adhartach gineadh teacsa LLM a h-uile càil àrdachadh bho chruthachadh susbaint gu eadar-obrachaidhean seirbheis teachdaiche.
Smaoinich gu bheil e comasach dhut ceist iom-fhillte fhaighneachd do neach-cuideachaidh didseatach agus freagairt fhaighinn a tha chan ann a-mhàin a’ dèanamh ciall, ach a tha cuideachd ciallach, buntainneach agus air a lìbhrigeadh ann an tòna còmhraidh. Is e sin a tha LLMn a’ comasachadh. Tha iad a’ brosnachadh eadar-obrachadh inneal-daonna nas intuitive agus nas tarraingiche, a’ beairteachadh eòlasan luchd-cleachdaidh, agus a’ deamocratachadh ruigsinneachd air fiosrachadh.
Cumhachd Coimpiutaireachd aig prìs ruigsinneach
Cha bhiodh àrdachadh LLM air a bhith comasach às aonais leasachaidhean co-shìnte ann an raon coimpiutaireachd. Gu sònraichte, tha àite cudromach air a bhith aig deamocratachadh ghoireasan coimpiutaireachd ann an mean-fhàs agus gabhail ri LLMn.
Tha àrd-ùrlaran stèidhichte air Cloud a’ tabhann cothrom gun samhail air goireasan coimpiutaireachd àrd-choileanaidh. San dòigh seo, faodaidh eadhon buidhnean beaga agus luchd-rannsachaidh neo-eisimeileach modalan ionnsachaidh innealan sòlaimte a thrèanadh.
A bharrachd air an sin, tha leasachaidhean ann an aonadan giullachd (leithid GPUn agus TPUn), còmhla ris an àrdachadh ann an coimpiutaireachd sgaoilte, air a dhèanamh comasach modalan a thrèanadh le billeanan de pharamadairean. Tha an ruigsinneachd àrdachadh seo air cumhachd coimpiutaireachd a’ comasachadh fàs agus soirbheachas LLMn, a’ leantainn gu barrachd ùr-ghnàthachadh agus cleachdadh san raon.
Ag atharrachadh roghainnean luchd-cleachdaidh
Chan eil luchd-cleachdaidh an-diugh dìreach ag iarraidh fhreagairtean; tha iad ag iarraidh eadar-obrachaidhean tarraingeach agus dàimheil. Mar a bhios barrachd dhaoine a’ fàs suas a’ cleachdadh teicneòlas didseatach, tha e follaiseach gu bheil an fheum air teicneòlas a tha a’ faireachdainn nas nàdarra agus nas coltaiche ri daoine a’ dol am meud. Le bhith a’ gineadh teacsa coltach ri daoine, faodaidh na modailean sin eòlasan didseatach tarraingeach agus fiùghantach a chruthachadh, a dh’ fhaodadh sàsachd agus dìlseachd luchd-cleachdaidh àrdachadh. Ge bith an e AI chatbots a tha a’ toirt seachad seirbheis teachdaiche no luchd-cuideachaidh guth a’ toirt seachad ùrachaidhean naidheachdan, tha LLMn a’ cleachdadh ann an àm de AI a tha gar tuigse nas fheàrr.
Am Mèinn Òir Dàta Neo-structaraichte
Tha dàta neo-structaraichte, leithid puist-d, puist meadhanan sòisealta, agus lèirmheasan teachdaiche, na ionmhas de lèirsinn. Thathas den bheachd gu bheil sin seachad 80% tha dàta iomairt neo-structaraichte agus a’ fàs aig ìre de 55% sa bhliadhna. Tha an dàta seo na mhèinn òir dha gnìomhachasan ma thèid an cleachdadh gu ceart.
Bidh LLMn a’ tighinn a-steach an seo, leis a’ chomas aca a bhith a’ giullachd agus a’ dèanamh ciall de dhàta mar sin aig sgèile. Is urrainn dhaibh gnìomhan leithid mion-sgrùdadh faireachdainn, seòrsachadh teacsa, às-tharraing fiosrachaidh, agus barrachd a làimhseachadh, agus mar sin a’ toirt seachad seallaidhean luachmhor.
Co-dhiù a tha e a’ comharrachadh ghluasadan bho phuist meadhanan sòisealta no a’ tomhas faireachdainn luchd-ceannach bho lèirmheasan, tha LLMn a’ cuideachadh ghnìomhachasan gus an ìre mhòr de dhàta neo-structaraichte a stiùireadh agus a’ dèanamh cho-dhùnaidhean stèidhichte air dàta.
Margaidh NLP a’ leudachadh
Tha comas LLMn ri fhaicinn anns a’ mhargaidh a tha a’ fàs gu luath airson giollachd cànain nàdarra (NLP). Bidh sgrùdairean a’ dealbhadh margaidh NLP gus leudachadh bho $11 billean ann an 2020 gu còrr air $35 billean ro 2026. Ach chan e dìreach meud a’ mhargaidh a tha a’ leudachadh. Tha na modailean fhèin a 'fàs cuideachd, an dà chuid ann am meud corporra agus anns an àireamh de pharamadairean a bhios iad a' làimhseachadh. Tha mean-fhàs LLMn thar nam bliadhnaichean, mar a chithear san fhigear gu h-ìosal (stòr ìomhaigh: ceangal), a’ daingneachadh an iom-fhillteachd agus an comas a tha a’ sìor fhàs.
Cùisean Cleachdaidh Coitcheann de mhodalan cànain mòra
Seo cuid de na cùisean cleachdaidh as àirde agus as cumanta de LLM:
- A’ cruthachadh Teacs Cànain Nàdarra: Bidh Modalan Cànain Mòra (LLMn) a’ cothlamadh cumhachd inntleachd fuadain agus cànanachas coimpiutaireachd gus teacsaichean a thoirt gu buil ann an cànan nàdarrach gu neo-eisimeileach. Faodaidh iad frithealadh air feumalachdan luchd-cleachdaidh eadar-mheasgte leithid sgrìobhadh artaigilean, sgrìobhadh òrain, no a dhol an sàs ann an còmhraidhean le luchd-cleachdaidh.
- Eadar-theangachadh tro Innealan: Faodar LLMn a chleachdadh gu h-èifeachdach gus teacsa eadar-theangachadh eadar dà chànan sam bith. Bidh na modailean sin a’ gabhail brath air algoirmean ionnsachaidh domhainn leithid lìonraidhean neural ath-chuairteach gus structar cànain an dà chuid bun-chànanan agus cànanan targaid a thuigsinn, agus mar sin a’ comasachadh eadar-theangachadh an teacsa tùsail gu cànan a tha thu ag iarraidh.
- Cruthachadh susbaint tùsail: Tha LLMn air slighean fhosgladh airson innealan gus susbaint co-leanailteach agus loidsigeach a ghineadh. Faodar an susbaint seo a chleachdadh gus puist bhlogaichean, artaigilean agus seòrsachan eile de shusbaint a chruthachadh. Bidh na modailean a’ cleachdadh an eòlas domhainn ionnsachaidh aca gus an t-susbaint a chruth agus a structaradh ann an dòigh ùr-nodha agus furasta a chleachdadh.
- Mion-sgrùdadh faireachdainnean: Is e aon chleachdadh inntinneach de mhodalan cànain mòra mion-sgrùdadh faireachdainn. Ann an seo, tha am modail air a thrèanadh gus stàitean tòcail agus faireachdainnean a tha an làthair anns an teacsa le notaichean aithneachadh agus a sheòrsachadh. Faodaidh am bathar-bog faireachdainnean a chomharrachadh leithid dearbhachd, àicheileachd, neodrachd, agus faireachdainnean toinnte eile. Faodaidh seo seallaidhean luachmhor a thoirt seachad air fios air ais bho luchd-cleachdaidh agus beachdan mu dhiofar thoraidhean is sheirbheisean.
- Tuigsinn, Geàrr-chunntas, agus Seòrsachadh Teacs: Bidh LLMn a’ stèidheachadh structar obrachail airson bathar-bog AI gus an teacsa agus a cho-theacsa a mhìneachadh. Le bhith ag iarraidh air a’ mhodail tòrr dàta a thuigsinn agus a sgrùdadh, tha LLMn a’ toirt comas do mhodalan AI teacsa a thuigsinn, a gheàrr-chunntas, agus eadhon a sheòrsachadh ann an diofar chruthan agus phàtranan.
- Freagairtean Ceistean: Bheir Modalan Cànain Mòra comas do shiostaman Freagairt Cheistean (QA) a bhith a’ faicinn agus a’ freagairt gu ceart ceist cànain nàdarra neach-cleachdaidh. Am measg eisimpleirean mòr-chòrdte den chùis cleachdaidh seo tha ChatGPT agus BERT, a bhios a’ sgrùdadh co-theacs ceiste agus a’ gluasad tro chruinneachadh mòr de theacsaichean gus freagairtean iomchaidh a lìbhrigeadh do cheistean luchd-cleachdaidh.
Ag amalachadh tèarainteachd agus gèilleadh ann an ro-innleachdan dàta LLM
Le bhith a’ toirt a-steach ceumannan tèarainteachd is gèillidh làidir taobh a-staigh frèaman cruinneachaidh is giullachd dàta LLM, cuidichidh sin thu gus dèanamh cinnteach gu bheil dàta follaiseach, sàbhailte agus beusach air a chleachdadh. Tha an dòigh-obrach seo a 'gabhail a-steach grunn phrìomh ghnìomhan:
- Cuir an gnìomh crioptachadh làidir: Dìon dàta aig fois agus ann an gluasad a’ cleachdadh dòighean crioptachaidh làidir. Bidh an ceum seo a’ dìon fiosrachadh bho ruigsinneachd gun chead agus brisidhean.
- Stèidhich Smachdan Ruigsinneachd agus Dearbhadh: Stèidhich siostaman gus dearbh-aithne luchd-cleachdaidh a dhearbhadh agus casg a chuir air ruigsinneachd air dàta. Nì e cinnteach nach urrainn ach luchd-obrach ùghdarraichte eadar-obrachadh le fiosrachadh mothachail.
- Amalachadh Siostaman Logaidh is Sgrùdaidh: Cleachd siostaman gus sùil a chumail air cleachdadh dàta agus gus cunnartan tèarainteachd a chomharrachadh. Bidh an sgrùdadh for-ghnìomhach seo a’ cuideachadh le bhith a’ cumail suas ionracas agus sàbhailteachd an eag-shiostam dàta.
- A’ cumail ri Inbhean Gèilleadh: Lean riaghailtean buntainneach leithid GDPR, HIPAA, agus PCI DSS, a bhios a’ riaghladh tèarainteachd dàta agus prìobhaideachd. Bidh sgrùdaidhean agus sgrùdaidhean cunbhalach a’ dearbhadh gèilleadh, a’ dèanamh cinnteach gu bheil cleachdaidhean a’ coinneachadh ri inbhean laghail is beusanta a tha sònraichte don ghnìomhachas.
- Suidhich Stiùireadh Cleachdadh Dàta Beusach: Leasaich agus cuir an gnìomh phoileasaidhean a tha ag òrdachadh cleachdadh dàta cothromach, follaiseach agus cunntachail. Bidh an stiùireadh seo a’ cuideachadh le bhith a’ cumail earbsa luchd-ùidh agus a’ toirt taic do àrainneachd trèanaidh thèarainte dha LLMn.
Bidh na gnìomhan sin còmhla a’ neartachadh nan cleachdaidhean stiùireadh dàta airson trèanadh LLM. Bidh e a’ togail bunait de dh’ earbsa agus de thèarainteachd a tha buannachdail don h-uile neach-ùidh a tha an sàs ann.
A’ gleusadh Modail Cànain Mòr
Tha mion-sgrùdadh modal cànain mòr a’ toirt a-steach pròiseas notaichean mionaideach. Faodaidh Shaip, leis an eòlas aige san raon seo, cuideachadh mòr a thoirt don oidhirp seo. Seo cuid de dhòighean notaichean a chleachdar gus modalan mar ChatGPT a thrèanadh:
Tagradh Pàirt-de-Òraid (POS).
Tha faclan ann an seantansan air an tagadh leis an obair gràmair aca, leithid gnìomhairean, ainmearan, buadhairean, msaa. Tha am pròiseas seo a' cuideachadh a' mhodail ann a bhith a' tuigsinn gràmar agus na ceanglaichean eadar faclan.
Aithneachadh eintiteas ainmichte (NER)
Tha buidhnean ainmichte leithid buidhnean, àiteachan, agus daoine taobh a-staigh seantans air an comharrachadh. Bidh an eacarsaich seo a’ cuideachadh a’ mhodail ann a bhith a’ mìneachadh brìgh semantach fhaclan is abairtean agus a’ toirt seachad freagairtean nas mionaidiche.
Mion-sgrùdadh sentiment
Tha dàta teacsa air a shònrachadh le bileagan faireachdainn mar adhartach, neodrach no àicheil, a’ cuideachadh leis a’ mhodail grèim fhaighinn air faireachdainn tòcail seantansan. Tha e gu sònraichte feumail ann a bhith a’ freagairt cheistean mu fhaireachdainnean agus bheachdan.
Fuasgladh bun-bheachd
A’ comharrachadh agus a’ fuasgladh chùisean far a bheilear a’ toirt iomradh air an aon eintiteas ann an diofar phàirtean de theacsa. Cuidichidh an ceum seo leis a’ mhodail co-theacsa na seantans a thuigsinn, agus mar sin a’ leantainn gu freagairtean ciallach.
Seòrsachadh teacsa
Tha dàta teacsa air a sheòrsachadh ann am buidhnean ro-mhìnichte leithid lèirmheasan toraidh no artaigilean naidheachdan. Bidh seo a’ cuideachadh a’ mhodail ann a bhith ag aithneachadh gnè no cuspair an teacsa, a’ gineadh freagairtean nas buntainniche.
Cumadh is urrainn dhaibh dàta trèanaidh a chruinneachadh tro shnàgadh lìn bho dhiofar roinnean leithid bancaireachd, àrachas, reic agus tele-chonaltradh. Is urrainn dhuinn notaichean teacsa a thoirt seachad (NER, mion-sgrùdadh faireachdainn, msaa), cuideachadh le LLM ioma-chànanach (eadar-theangachadh), agus cuideachadh le cruthachadh tacsonamaidh, às-tharraing / innleadaireachd sgiobalta.
Tha stòr-dàta farsaing aig Shaip de stòran-dàta far-na-sgeilp. Anns a’ chatalog dàta meidigeach againn tha cruinneachadh farsaing de dhàta neo-aithnichte, tèarainte agus càileachd a tha freagarrach airson iomairtean AI, modalan ionnsachaidh innealan, agus giollachd cànain nàdarra.
San aon dòigh, tha an catalog dàta cainnt againn na stòr ulaidh de dhàta àrd-inbhe foirfe airson toraidhean aithne guth, a’ comasachadh trèanadh èifeachdach de mhodalan AI / ML. Tha catalog dàta sealladh coimpiutair drùidhteach againn cuideachd le raon farsaing de dhàta ìomhaigh is bhidio airson diofar thagraidhean.
Bidh sinn eadhon a’ tabhann stòran-dàta fosgailte ann an cruth a ghabhas atharrachadh agus a tha goireasach, an-asgaidh, airson an cleachdadh anns na pròiseactan AI agus ML agad. Tha an leabharlann dàta mòr AI seo a’ toirt cumhachd dhut na modalan AI agus ML agad a leasachadh nas èifeachdaiche agus nas cinntiche.
Cruinneachadh Dàta Shaip agus Pròiseas Meòrachaidh
Nuair a thig e gu cruinneachadh dàta agus notaichean, Cumadh a’ leantainn sruth-obrach sgiobalta. Seo cò ris a tha am pròiseas cruinneachadh dàta coltach:
Comharrachadh Làraich-lìn Stòr
An toiseach, tha làraich-lìn air an comharrachadh le bhith a’ cleachdadh stòran taghte agus prìomh fhaclan a tha buntainneach don dàta a tha a dhìth.
A ’sgrìobadh lìn
Aon uair ‘s gu bheil na làraich-lìn iomchaidh air an comharrachadh, bidh Shaip a’ cleachdadh an inneal seilbh aige gus dàta a sgrìobadh bho na làraich sin.
Ro-phròiseasadh teacsa
Bithear a’ làimhseachadh an dàta a chaidh a chruinneachadh an toiseach, a’ gabhail a-steach sgoltadh seantans agus parsadh, ga dhèanamh freagarrach airson ceumannan eile.
Annotation
Tha an dàta ro-phròiseasaichte air a chomharrachadh airson Earrann Ainmichte Ainmichte. Tha am pròiseas seo a’ toirt a-steach comharrachadh agus bileagan eileamaidean cudromach taobh a-staigh an teacsa, leithid ainmean dhaoine, buidhnean, àiteachan, msaa.
Extraction Càirdeas
Anns a’ cheum mu dheireadh, tha na seòrsaichean dàimhean eadar na buidhnean comharraichte air an co-dhùnadh agus air an comharrachadh a rèir sin. Cuidichidh seo le bhith a’ tuigsinn nan ceanglaichean semantach eadar diofar phàirtean den teacsa.
Tabhartas Shaip
Cumadh a’ tabhann raon farsaing de sheirbheisean gus buidhnean a chuideachadh a’ riaghladh, a’ mion-sgrùdadh, agus a’ dèanamh an fheum as fheàrr den dàta aca.
Sgrìobadh lìn dàta
Is e aon phrìomh sheirbheis a tha Shaip a’ tabhann sgrìobadh dàta. Tha seo a’ toirt a-steach toirt a-mach dàta bho URLan a tha sònraichte don àrainn. Le bhith a’ cleachdadh innealan agus dòighean fèin-ghluasadach, faodaidh Shaip tòrr dàta a sgrìobadh gu sgiobalta agus gu h-èifeachdach bho dhiofar làraich-lìn, Leabhar-làimhe Bathar, Sgrìobhainnean Teicnigeach, fòraman air-loidhne, Lèirmheasan Air-loidhne, Dàta Seirbheis teachdaiche, Sgrìobhainnean Riaghlaidh Gnìomhachais msaa. Faodaidh am pròiseas seo a bhith air leth luachmhor do ghnìomhachasan nuair a’ cruinneachadh dàta buntainneach agus sònraichte bho ghrunn thùsan.
Eadar-theangachadh inneal
Leasaich modailean a’ cleachdadh stòran-dàta farsaing ioma-chànanach le ath-sgrìobhaidhean co-fhreagarrach airson eadar-theangachadh teacsa thar diofar chànanan. Bidh am pròiseas seo a’ cuideachadh le bhith a’ cuir às do chnapan-starra cànain agus a’ brosnachadh ruigsinneachd fiosrachaidh.
Tar-tharraing & Cruthachadh tacsonamaidh
Faodaidh Shaip cuideachadh le tarraing às agus cruthachadh tacsonamaidh. Tha seo a’ ciallachadh a bhith a’ seòrsachadh agus a’ seòrsachadh dàta ann an cruth structarail a tha a’ nochdadh nan dàimhean eadar diofar phuingean dàta. Faodaidh seo a bhith gu sònraichte feumail do ghnìomhachasan ann a bhith ag eagrachadh an dàta aca, ga dhèanamh nas ruigsinneach agus nas fhasa a mhion-sgrùdadh. Mar eisimpleir, ann an gnìomhachas e-malairt, dh’ fhaodadh dàta toraidh a bhith air a sheòrsachadh a rèir seòrsa toraidh, brannd, prìs, msaa, ga dhèanamh nas fhasa do luchd-ceannach a dhol tro chatalog an toraidh.
dàta Collection
Bidh na seirbheisean cruinneachaidh dàta againn a’ toirt seachad dàta fìor fhìor no synthetigeach a tha riatanach airson a bhith a’ trèanadh algoirmean AI ginealach agus a’ leasachadh cruinneas agus èifeachdas do mhodalan. Tha an dàta neo-chlaonach, gu beusach agus gu cunntachail agus aig an aon àm a’ cumail cuimhne air prìobhaideachd agus tèarainteachd dàta.
Ceist & Freagairt
Tha Freagairt Cheistean (QA) na fho-raon de ghiollachd cànain nàdarra le fòcas air a bhith a’ freagairt cheistean gu fèin-ghluasadach ann an cànan daonna. Tha siostaman QA air an trèanadh air teacsa agus còd farsaing, a’ toirt cothrom dhaibh diofar sheòrsaichean cheistean a làimhseachadh, a’ gabhail a-steach ceistean fìrinneach, mìneachaidh agus stèidhichte air beachd. Tha eòlas fearainn deatamach airson a bhith a’ leasachadh mhodalan QA a tha air an dèanamh freagarrach do raointean sònraichte leithid taic teachdaiche, cùram slàinte, no sèine solair. Ach, tha dòighean-obrach ginealach QA a’ toirt cothrom do mhodailean teacsa a ghineadh gun eòlas air an àrainn, an urra ri co-theacsa a-mhàin.
Faodaidh an sgioba eòlaichean againn sgrùdadh mionaideach a dhèanamh air sgrìobhainnean no leabhraichean-làimhe coileanta gus paidhrichean Ceist-Freagair a ghineadh, a’ comasachadh cruthachadh AI Generative airson gnìomhachasan. Faodaidh an dòigh-obrach seo dèiligeadh gu h-èifeachdach ri ceistean luchd-cleachdaidh le bhith a’ lorg fiosrachadh iomchaidh bho chorpas farsaing. Bidh na h-eòlaichean barrantaichte againn a’ dèanamh cinnteach gun tèid paidhrichean Q&A den chàileachd as àirde a thoirt gu buil a tha a’ ruith thairis air diofar chuspairean agus raointean.
Geàrr-chunntas teacsa
Tha na h-eòlaichean againn comasach air còmhraidhean coileanta no còmhraidhean fada a tharraing, a’ lìbhrigeadh geàrr-chunntasan goirid is lèirsinneach bho dhàta teacsa farsaing.
Gineadh Teacs
Trèan modailean a’ cleachdadh seata farsaing de theacsa ann an diofar stoidhlichean, leithid artaigilean naidheachdan, ficsean, agus bàrdachd. Faodaidh na modailean sin an uairsin diofar sheòrsaichean susbaint a ghineadh, a’ toirt a-steach pìosan naidheachdan, inntrigidhean bloga, no puist meadhanan sòisealta, a’ tabhann fuasgladh cosg-èifeachdach agus sàbhalaidh ùine airson cruthachadh susbaint.
Aithneachadh Òraid
Leasaich modailean a tha comasach air cànan labhairteach a thuigsinn airson diofar thagraidhean. Tha seo a’ toirt a-steach luchd-cuideachaidh le guth, bathar-bog deachdaireachd, agus innealan eadar-theangachaidh fìor-ùine. Tha am pròiseas a’ toirt a-steach a bhith a’ cleachdadh seata dàta coileanta air a dhèanamh suas de chlàran claisneachd de chànan labhairteach, còmhla ris na tar-sgrìobhaidhean co-fhreagarrach aca.
Molaidhean toraidh
Leasaich mhodalan a’ cleachdadh stòran-dàta farsaing de eachdraidh ceannach teachdaiche, a’ toirt a-steach bileagan a tha a’ comharrachadh nan toraidhean a tha luchd-ceannach buailteach a cheannach. Is e an t-amas molaidhean mionaideach a thoirt do luchd-ceannach, mar sin ag àrdachadh reic agus ag àrdachadh sàsachd luchd-cleachdaidh.
Captioning ìomhaigh
Dèan ath-nuadhachadh air do phròiseas eadar-mhìneachaidh ìomhaigh leis an t-seirbheis Captioning Image ùr-nodha againn air a stiùireadh le AI. Bidh sinn a’ toirt spionnadh a-steach do dhealbhan le bhith a’ toirt a-mach tuairisgeulan ceart agus brìoghmhor ann an co-theacsa. Bidh seo a’ fuasgladh na slighe airson cothroman conaltraidh agus eadar-obrachaidh ùr-ghnàthach leis an t-susbaint lèirsinneach agad don luchd-èisteachd agad.
Trèanadh seirbheisean teacsa-gu-cainnt
Bidh sinn a’ toirt seachad stòr-dàta farsaing air a dhèanamh suas de chlàran claisneachd cainnt daonna, a tha air leth freagarrach airson modalan AI a thrèanadh. Tha na modailean sin comasach air guthan nàdarrach agus tarraingeach a ghineadh airson na tagraidhean agad, agus mar sin a’ lìbhrigeadh eòlas fuaim sònraichte agus bogaidh don luchd-cleachdaidh agad.
Tha an catalog dàta eadar-mheasgte againn air a dhealbhadh gus frithealadh air grunn Chùisean Cleachdaidh Ginealach AI
Catalog & Ceadachadh Dàta Meidigeach Far-na-Sgeilp:
- Clàran 5M + agus faidhlichean claisneachd lighiche ann an 31 speisealachd
- 2M + Ìomhaighean meidigeach ann an rèidio-eòlas & speisealachdan eile (MRI, CT, USGs, XRs)
- Docan teacsa clionaigeach 30k + le buidhnean le luach a bharrachd agus mothachadh dàimh
Catalog & Ceadachadh Dàta Òraid Taobh a-muigh na Sgeilp:
- 40k+ uairean de dhàta cainnte (50+ cànan/100+ dualchainntean)
- 55+ cuspairean air an còmhdach
- Ìre samplachaidh - 8/16/44/48 kHz
- Seòrsa claisneachd - Faclan spontaneous, scripte, monologue, dùisg
- Stòran-dàta claisneachd làn ath-sgrìobhadh ann an grunn chànanan airson còmhradh daonna-daonna, bot daonna, còmhradh ionad-fòn àidseant daonna, monologues, òraidean, podcastan, msaa.
Catalog Dàta Ìomhaigh is Bhidio & Ceadachadh:
- Cruinneachadh Biadh / Ìomhaighean Sgrìobhainn
- Cruinneachadh bhidio tèarainteachd dachaigh
- Cruinneachadh Ìomhaigh Aghaidh / Bhidio
- Fàirdealan, PO, Cruinneachadh Sgrìobhainnean Cuidhteas airson OCR
- Cruinneachadh dhealbhan airson lorg milleadh carbaid
- Cruinneachadh Ìomhaighean Clàr Cead Carbaid
- Cruinneachadh de dhealbhan càr a-staigh
- Cruinneachadh ìomhaighean le draibhear càr ann am fòcas
- Cruinneachadh ìomhaighean co-cheangailte ri fasan
Bruidhnidh sinn
Ceistean Bitheanta (Ceistean Cumanta)
Tha DL na fho-raon de ML a bhios a’ cleachdadh lìonraidhean neural fuadain le ioma-fhilleadh gus pàtrain iom-fhillte ann an dàta ionnsachadh. Tha ML na fho-sheata de AI a tha ag amas air algorithms agus modalan a leigeas le innealan ionnsachadh bho dhàta. Tha modalan cànain mòra (LLMn) nam fo-sheata de ionnsachadh domhainn agus bidh iad a’ roinn talamh cumanta le AI ginealach, leis gu bheil an dà chuid nam pàirtean den raon ionnsachaidh domhainn san fharsaingeachd.
Tha modalan cànain mòra, neo LLMn, nam modalan cànain farsaing is ioma-chruthach a tha air an ro-thrèanadh an toiseach air dàta teacsa farsaing gus tuigse fhaighinn air na taobhan bunaiteach de chànan. Bidh iad an uairsin air an gleusadh airson tagraidhean no gnìomhan sònraichte, a’ toirt cothrom dhaibh a bhith air an atharrachadh agus air an ùrachadh airson adhbharan sònraichte.
An toiseach, tha comas aig modalan cànain mòra dèiligeadh ri raon farsaing de ghnìomhan mar thoradh air an trèanadh farsaing aca le meud mòr de dhàta agus billeanan de pharamadairean.
San dàrna h-àite, tha na modailean sin a’ nochdadh sùbailteachd oir faodar an gleusadh le glè bheag de dhàta trèanaidh làraich sònraichte.
Mu dheireadh, tha coileanadh LLMn a’ nochdadh leasachadh leantainneach nuair a thèid dàta agus crìochan a bharrachd a thoirt a-steach, ag àrdachadh an èifeachd thar ùine.
Tha dealbhadh sgiobalta a’ toirt a-steach cruthachadh sgiobalta a tha freagarrach don ghnìomh shònraichte, leithid a bhith a’ sònrachadh a’ chànan toraidh a tha thu ag iarraidh ann an gnìomh eadar-theangachaidh. Air an làimh eile, tha innleadaireachd sgiobalta ag amas air coileanadh as fheàrr le bhith a’ toirt a-steach eòlas fearainn, a’ toirt seachad eisimpleirean toraidh, no a’ cleachdadh prìomh fhaclan èifeachdach. Tha dealbhadh sgiobalta na bhun-bheachd coitcheann, agus tha innleadaireachd sgiobalta na dhòigh-obrach sònraichte. Ged a tha dealbhadh sgiobalta riatanach airson a h-uile siostam, bidh innleadaireachd sgiobalta a’ fàs deatamach airson siostaman a dh’ fheumas fìor chruinneas no coileanadh.
Tha trì seòrsaichean de mhodailean cànain mòra ann. Feumaidh gach seòrsa dòigh-obrach eadar-dhealaichte airson adhartachadh.
- Bidh modalan cànain coitcheann a’ ro-innse an ath fhacal stèidhichte air a’ chànan anns an dàta trèanaidh.
- Tha modalan le gleusadh stiùiridh air an trèanadh gus ro-innse a dhèanamh air freagairt ris an stiùireadh a tha air a thoirt seachad san in-chur.
- Tha modalan air an gleusadh le còmhradh air an trèanadh gus còmhradh coltach ri còmhradh a bhith aca le bhith a’ gineadh an ath fhreagairt.