AI අවශ්ය හොඳ දත්ත, වඩා විශාල ආකෘති පමණක් නොවේ

LLMs වේගයෙන් වෙනස් වී ඇති අතර, ඔවුන් බොහෝ දෙනෙකු බලාපොරොත්තු වන වේගයෙන් සිදු කර ඇත. අපි ඔවුන් වසර කිහිපයකට පෙර නොහැකි විය හැකි දේවල් කරන බව අපි දකිනවා.SapienගේCEO Rowan Stone විසින් වැඩ කරන දේ, තවමත් නිවැරදි කළ යුතු දේ සහ Sapien ප්රශ්නයට මුල සිට ප්රවේශ කරන්නේ කෙසේද යන්න ගැන ඔහුගේ අවධානය යොමු කිරීමට.

පසුගිය වසර කිහිපය තුළ විශාල භාෂා ආකෘති සංවර්ධනය පුදුමාකාර විය.ඔබ සාර්ථකත්වය අගය කරන්නේ කෙසේද, සහ වැඩි දියුණු කළ හැකි ප්රදේශ මොනවාද?

LLMs තුළ ප්රතිඵල අද AI පෘථිවිය වර්ධනය කර ඇති බව ප්රශ්නය නොවේ. පසුගිය වසර කිහිපය තුළ ප්රගතිශීලී වී ඇත - ඔවුන් ස්වාභාවික භාෂා පරිශීලක හැකියාවන් විශාල වශයෙන් වැඩි දියුණු කර ඇත. කෙසේ වෙතත්, මෙම ආකෘති පුහුණු කිරීම විශාල දත්ත ප්රමාණයක් අවශ්ය වේ.

පැතිරෙන දත්ත තවත් අභියෝගයක් වන අතර, පැතිරෙන දත්ත පුළුල් කිරීම සඳහා අවස්ථා සැබෑ ප්රශ්නයක් වන අතර, එය ස්ටෙරොයිටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාටිපාට

Sapien හි අපි මෙම අභියෝගයට මුහුණ දෙමු. නිවැරදිභාවය, පුළුල් කරගැනීම සහ විශේෂඥතාවය - මේ තුන් දෙනාම අපගේ ප්ලෑන් ය. අපි LLM පුහුණු කිරීම සඳහා එකතු කරන ලද දත්ත උසස් තත්ත්වයේ බව සහතික කරමු. අපි LLMs විශේෂඥ මිනිස් ප්රතිපත්තිය සමඟ හොඳින් අනුකූල කළ හැකි පද්ධතියක් නිර්මාණය කර ඇත. මනුෂ්ය-in-the-loop ලයිබල් කිරීමේ ක්රියාවලිය සැබෑ කාලීන ප්රතිපත්තිය ලබා දීමට උපකාරී වේ වඩාත් ක්රියාකාරී හා වෙනස් වූ AI ආකෘති ගොඩනැගීමට.

ඔබ විශ්වාස කරන්නේ මානව විශේෂඥ ක්රියාකාරකම් LLM නිවැරදිත්වය වැඩි දියුණු කිරීමට උපකාරී වේ.

අප විශ්වාස කරන්නේ මානව විශේෂඥ ක් රියාකාරකම් LLM නිවැරදිභාවය වැඩි දියුණු කිරීම සඳහා ප්රධාන වේ, විශේෂයෙන් යන්ත්ර තේරුම් බොහෝ විට කෙටි වැටෙන ප්රදේශවල. අපගේ පෙළ දත්ත ලියාපදිංචි විශේෂඥයන් ස්වභාවික භාෂා පරිශීලක යෙදුම් කිහිපයක් සහාය.

සමාජ මාධ්ය පරික්ෂා කිරීම, පාරිභෝගික සහාය සහ නිෂ්පාදන සමාලෝචන සඳහා, මිනිසුන් ටොන් සහ හැඟීම් වඩා හොඳින් හඳුනා ගැනීමට ආකෘති උදව් කිරීමට ටොන් හැඟීම් ප්රකාශ කළ හැකිය.

Key phrases and sentences tagging helps models learn how to summarize accurately.AI trainers can also identify user intentions and goals by tagging customer service transcripts.In addition, they annotate FAQs, manuals, and documents to train QA systems, and label text in multiple languages to develop more reliable machine translation tools.අද, ඔවුන් QA පද්ධති පුහුණු කිරීම සඳහා FAQs, උපකරණ, සහ ලේඛන ප්රමාණවත්.

අපගේ ප්රවේශය පුළුල් වන අතර, මෙම වෘත්තීය ප්රවේශයන් සෘජුවම ආකෘති නිවැරදිතාවය වැඩි දියුණු කර ඇත, අසාමාන්යතා විසඳා ගැනීම, පැතිරීම නිවැරදි කිරීම සහ කොන්දේසි ශක්තිමත් කිරීම.

පින්තූර පිළිබඳ සාර්ථකව සාර්ථකව සංවර්ධනය කිරීමෙන් පින්තූර පිළිබඳ තේරුම් ගැනීම අවශ් ය වන්නේ කෙසේද?

සැබැවින්ම, අපි දර්ශනීය ලෝකය තුළ ජීවත් වෙමු. Sapien හි, අපි දර්ශනීය දත්ත සකස් කිරීමෙන් දර්ශනීය දත්ත සකස් කිරීමෙන් දර්ශනීය AI භාවිතය සිද්ධීන් විසඳා ගනිමු. අපගේ දර්ශන දත්ත විශේෂඥයන් කණ්ඩායම පරිගණක දර්ශන යෙදුම් විශාල ප්රමාණයක් සහාය කරයි. මෘදුකාංග හා තාක්ෂණික පද්ධතිය ඇතුළත දර්ශනීය දැනුම ඇතුළත් කිරීම අපට වඩාත් මෘදුකාංගික ආකෘතිවලට බලපායි. අපි වඩාත් නිවැරදි ස්වයංක්රීය මෝටර් රථ පද්ධති සංවර්ධනය කිරීම සඳහා දර්ශන සංඥා, පාරිභෝගිකයින්, මාර්ග සහ අනෙකුත් සංකේත සංඥා කරමු. අපි රෝහල් හඳුනා

අන්තිමේදී, අපි ප්රධාන තාක්ෂණය උදාහරණ දෙකක් - සංසන්දනය කිරීම සහ AI - කාර්යක්ෂමව ප්රමාණය සාර්ථක කර ගැනීම සඳහා එකට පැමිණෙන බව බොහෝ විට ඇසෙමු.

අපි විශාල ව්යාපාරයන්ට ඔවුන්ගේ ආකෘති සඳහා දත්ත නිර්මාණය කිරීම හා සංයුක්ත කිරීම සඳහා මිනිසුන් මිලියන ගණනක් සේවය කිරීමෙන් බිලියන ගණනක් ආදායම් උපයන මධ්යම දත්ත ස්ථාන වෙත ගමන් කරන බව දැකලා තියෙනවා – එය ඔවුන්ගේ ආකෘති වලට බලපාන බව පෙනේ.ඒත්, AI සඳහා දත්ත සඳහා ඉල්ලුම නිසා, මධ්යම ආකෘති අඩු වනු ඇත.මේ දත්ත ස්ථාන ඉල්ලුම සපුරාලීමට අවශ්ය බිලියන ගණනක් රැකියා කිරීමට හැකි නොවේ.එහෙත්, ඔවුන් විශේෂඥ දක්ෂතා ආකෘති ආකෘති කිරීම සඳහා උසස් තත්ත්වයේ දත්ත නිෂ්පාදනය කිරීම සඳහා අවශ්ය නොවේ.

අපගේ යෝජනාව මේ සියල්ල අතරින් පැහැදිලි වේ.අපි ව්යාපාරික AI ආකෘති හා ඔවුන්ගේ දුරකථන වලින් දත්ත නිෂ්පාදනය කිරීම සඳහා ප්රතිලාභ ලැබෙන ප්රතිලාභිත AI වෘත්තීය ජාලය සමඟ සකස් කරන මිනිස් ආකෘති ආකෘති ආකෘති වන අතර අපගේ යෝජනාව අපගේ දුරකථන වලින් දත්ත නිෂ්පාදනය කිරීම සඳහා ප්රතිලාභ ලැබේ.අපේ ප්රතිලාභය අපගේ ගුණාත්මකභාවය සපුරාලීම, ගුණාත්මකභාවය ඉතිරි කිරීම, කේතය මත ප්රතිලාභ ලබා ගැනීම සහ ක්රියාවලිය ක්රීඩාකාරී සන්නිවේදන හරහා ආකෘතිමත් කිරීම සඳහා අපට උපකාරී වේ.

අවසාන වශයෙන්, gamification දත්ත ලියාපදිංචි කිරීම විනෝදජනක, ආකර්ෂණීය, තරගකාරී සහ වහාම ප්රතිලාභී වන බව සහතික කරයි.මේ සියලුම ක්රමයන් අපව විවිධ AI වෘත්තිකයන් සමඟ ගෝලීය පුවරුවක් ලෙස වර්ධනය කිරීමට උදව් කර ඇති අතර, දේශීය ප්රතිලාභ අඩු කිරීම සහ උසස් තත්ත්වයේ දත්ත නිෂ්පාදනය කිරීමයි.

මෙම ලිපිය HackerNoon හි ව්යාපාරික බ්ලොග් වැඩසටහන යටතේ නිර්මාණය කර ඇත.