LLM- ները արագ փոխվել են եւ նրանք կատարում են այնքան արագ, քան շատը մենք կարծում ենք: Մենք տեսնում ենք, որ նրանք գործում են այն բաները, որոնք զգում են, որ չի կարող լինել մի քանի տարի առաջ: Բայց ամեն ինչից հետո, դեռ մեծ խնդիրներ են, հատկապես այդ տվյալների մասին, որոնք ուսուցում են այդ մոդելերը: Մենք խոսել ենք
Երկու տարիների ընթացքում մեծ լեզուների մոդելների զարգացման պլանավոր է: Ինչպե՞ս կարող եք գնահատել առաջադեմը, եւ թե ինչ տարածքները կարող են բարելավվել:
Ահա, որ LLM- ում առաջադրանքը ձեւավորել է այսօրի AI- ի տարածքը: Վերջին տարիների ընթացքում առաջադրանքը պակաս է: Նրանք մեծապես բարելավել են բնական լեզուի բուժման կարողությունները: Սակայն, այդ մոդելների դասընթացը պահանջում է մեծ քանակի տվյալները: Դա մի տարածք, որը, նույնիսկ օգնում է բիզնեսներին շատ, դեռ պահանջում է աշխատել: Մասնավոր տվյալների սերտիֆիկները մի բուժում են: Նրանք կարող են մոդելները մեռնել այն տեղեկատվությունը, որ նրանք պետք է իմանան, որպեսզի ծառայությունները արդյունավետ եւ արդյունավետ են տալիս:
Ապրիշային տվյալները մի այլ խոշորություն են: Ապրիշային հպրիշների հպրիշների հպրիշների հնարավորությունը իրական խնդիր է, որը կարող է առաջացնել սերտիֆիկների վերլուծությունը եւ հպրիշային հպրիշների ցածրությունը:
Մենք, Sapien- ում, լուծում ենք այս խնդիրը head-on. ճշգրիտությունը, կախվածությունը եւ փորձը - այդ երեք են մեր փուլներ. Մենք ապահովում ենք, որ LLM դասընթացների համար հավաքված տվյալները բարձր որակի են: Մենք ստեղծել ենք համակարգը, որտեղ LLM- ները կարող են ստանդարտվել մասնագետների անձնական վերլուծության հետ: A human-in-the-loop labeling գործընթացը օգնում է ապահովել ճշգրիտ ժամանակի վերլուծությունը fin-tuning տվյալների սարքերի համար, որպեսզի կառուցել առավել կատարյալ եւ տարբերակված AI մոդելները:
Դուք կարծում եք, որ տղամարդկանց մասնագետները օգնում են բարելավել LLM- ի ճշգրտությունը: Դուք կարող եք բացահայտել մասնագիտության տարածքները:
Մենք հավատում ենք, որ տղամարդկանց մասնագետների գործառույթները կարեւոր են LLM- ի ճշգրտության բարելավման համար, հատկապես տեղում, որտեղ մեքենայի գիտելիքը հաճախ կախված է: Մեր text data labelling մասնագետները աջակցում են մի շարք Natural Language Processing ծրագրերի համար: Նրանք գործառույթներ են տեղում, որտեղ տղամարդկանց գիտելիքները խոշոր են:
Մարդիկ կարող են տեքստային զգացմունքները օգնել մոդելները ավելի լավ հասկանալ տոնը եւ զգացմունքները: Շնորհակալության եւ հաճախորդների աջակցության համար, նրանք նշում են մարդկանց, կազմակերպությունների եւ տեղերի համար, որպեսզի բարելավել ինտերնետային ճանաչման.
Մոդելների օգնում են սովորել, թե ինչպես ճշգրտությամբ վերլուծել հիմնական խոսքեր եւ խոսքեր: AI ուսանողները կարող են նաեւ identify օգտվողների նպատակները եւ նպատակները, որը տպագրում է հաճախորդների ծառայության տպագրությունները: Բացի այդ, նրանք ներսում են FAQs, մոդելներ, եւ գրքեր, որպեսզի ուսուցել QA համակարգեր, եւ տպագրել տպագրություն բազմաթիվ լեզուներում, որպեսզի ստեղծել ավելի հավասար մեքենա փոխանցման գործիքներ.
Մեր ծածկույթը լայն է, եւ այդ փորձագետների առաջատար գործառույթները ուղղակիորեն բարելավում են մոդելների ճշգրտությունը, լուծելով անսահմանափակությունը, ճշգրտության վերահսկողությունը, եւ համոզվածության բարելավումը:
Արդյոք, դուք պետք է ստանալ այն, ինչ դուք պետք է պետք է ստանալ, եւ դուք պետք է ստանալ այն, ինչ դուք պետք է պետք է ստանալ.
Ահա, մենք ապրում ենք մի աշխարհում, որը վերահսկվում է տեսանյութերի վրա: Sapien- ում, մենք լուծում ենք տեսանյութերի հիմնված AI- ի օգտագործման գործառույթները, օգտագործելով տեսանյութերի տվյալները ամենամեծ հզորությամբ: Մեր տեսանյութերի տվյալների մասնագետների թիմը աջակցում է բազմաթիվ համակարգչային տեսանյութերի ծրագրերի տարբերակները: Հիմնական տեխնոլոգիաների պլատֆորմացիայի եւ տեխնոլոգիաների պլատֆորմացիայի ներառումը օգնում է մեզ հզորել ամենամեծ AI- ի մոդելները: Մենք նշում ենք տրանսպորտային տոմսերը, ուղեւորները, գծերը եւ այլ նյութերը, որպեսզի ստեղծել ենք ամենամեծ ճշգրիտ ինքնաթիռային մեքենաների համակարգեր: Մենք նամակում ենք X-
Շատ ժամանակից հետո, մենք լսում ենք, որ երկու առաջատար տեխնոլոգիաների օրինակներ - decentralization եւ AI - միասին հասանելի են, որպեսզի հասանելի են ծախսել արդյունավետությամբ: Դուք կարծում եք, որ դա արդյունավետ sinergy:
Մենք տեսել ենք, որ մեծ բիզնեսները վերցնում են կենտրոնական տվյալների սարքավորումներ, որոնք գնում են միլիոնավոր մանրամասներ, օգտագործելով միլիոնավոր մարդկանց ստեղծել եւ կառուցել տվյալները իրենց մոդելների համար - դա կարող է կարծես ապակե: Սակայն, քանի որ տվյալների պահանջը AI- ի համար, կենտրոնական մոդելները կախված են: Այս տվյալների սարքավորումները չի կարող ծախսել, որպեսզի աշխատել այն միլիոնավոր մարդկանց, որոնք անհրաժեշտ են պահանջի կատարելու համար: Բացի այդ, նրանք չեն կարող տվել մասնագիտացված հզորություն, որը պետք է արտադրել բարձր որակի տվյալներ, որպեսզի AI- ի առաջադեմ է տղամարդկանց մակարդակի խոսակցությունը:
Այսպիսին է, որ decentralization եւ AI- ի հետ միասին միասին են միասին, որպես հզոր sinergy. Մեր առաջարկը բացահայտվում է այն բոլորի միջեւ: Մենք մի անձնական հզոր data foundry, որը համատեղում է բիզնես AI մոդելների հետ decentralized ցանցի AI- ի աշխատողների, ովքեր ստանում են գնում է արտադրել տվյալները իրենց հեռախոսների. Decentralization օգնում է մեզ հասնել scalability, պահպանել որակի, վճարել է գույքի գույքներ, եւ դարձնել գործընթացը հզոր է gamified ինտեգրման միջոցով. Մենք օգտագործում ենք on-chain մանրամասնները, որակի օգնել ավտոմատ.
Իհարկե, gamification- ը ապահովում է, որ data labelling- ը երջանիկ է, հարմարավետ է, համատեղելի է եւ անմիջապես գնում է: Սա բոլոր այդ գործիչների միացումը է, որը օգնում է մեզ արտադրել ավելի բարձր որակի տվյալները:
Այս մասին գրել է HackerNoon- ի Business Blogging Program- ի կողմից:
Այս մասին գրել է HackerNoon- ի Business Blogging Program- ի կողմից:
Business Blogging ծրագրեր
