बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम): 2023 में पूर्ण गाइड
एलएलएम के बारे में वह सब कुछ जो आपको जानना आवश्यक है
सूचकांक की तालिका
- परिचय
- बड़े भाषा मॉडल क्या हैं?
- एलएलएम के लोकप्रिय उदाहरण
- एलएलएम के बिल्डिंग ब्लॉक्स
- एलएलएम मॉडलों को कैसे प्रशिक्षित किया जाता है?
- एलएलएम सुपरवाइज्ड या अनसुपरवाइज्ड लर्निंग पर निर्भर करता है
- ट्रेन एलएलएम
- एलएलएम का उदय
- एलएलएम के लोकप्रिय उपयोग के मामले
- बीएफएसआई-विशिष्ट एलएलएम
- बैंकिंग-विशिष्ट एलएलएम
- बीमा-विशिष्ट एलएलएम
- एलएलएम को बेहतर बनाना
- FAQ
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परिचय
क्या आपने कभी यह सोचकर अपना सिर खुजलाया है कि Google या Alexa ने आपको कैसे 'पकड़' लिया? या क्या आपने खुद को एक कंप्यूटर-जनित निबंध पढ़ते हुए पाया है जो बेहद मानवीय लगता है? आप अकेले नहीं हैं। अब पर्दा हटाने और रहस्य उजागर करने का समय आ गया है: बड़े भाषा मॉडल, या एलएलएम।
आप पूछते हैं, ये क्या हैं? एलएलएम को छिपे हुए जादूगरों के रूप में सोचें। वे हमारी डिजिटल चैट को सशक्त बनाते हैं, हमारे उलझे हुए वाक्यांशों को समझते हैं और यहां तक कि हमारी तरह लिखते भी हैं। वे हमारे जीवन को बदल रहे हैं, विज्ञान कथा को वास्तविकता बना रहे हैं।
यह मार्गदर्शिका एलएलएम की सभी चीज़ों पर है। हम पता लगाएंगे कि वे क्या कर सकते हैं, क्या नहीं कर सकते हैं और उनका उपयोग कहां किया जाता है। हम स्पष्ट और सरल भाषा में जांच करेंगे कि वे हम सभी को कैसे प्रभावित करते हैं।
तो, आइए एलएलएम में अपनी रोमांचक यात्रा शुरू करें।
यह गाइड किसके लिए है?
यह व्यापक मार्गदर्शिका इनके लिए है:
- आप सभी उद्यमी और एकल उद्यमी जो नियमित रूप से भारी मात्रा में डेटा का उपयोग कर रहे हैं
- एआई और मशीन लर्निंग या पेशेवर जो प्रक्रिया अनुकूलन तकनीकों के साथ शुरुआत कर रहे हैं
- परियोजना प्रबंधक जो अपने एआई मॉड्यूल या एआई-संचालित उत्पादों के लिए त्वरित समय-समय पर बाजार को लागू करने का इरादा रखते हैं
- और तकनीकी उत्साही जो एआई प्रक्रियाओं में शामिल परतों के विवरण में जाना पसंद करते हैं।
बड़े भाषा मॉडल क्या हैं?
बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) सिस्टम हैं जिन्हें मानव-जैसे पाठ को संसाधित करने, समझने और उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। वे गहन शिक्षण तकनीकों पर आधारित हैं और बड़े पैमाने पर डेटासेट पर प्रशिक्षित हैं, जिनमें आमतौर पर वेबसाइटों, पुस्तकों और लेखों जैसे विभिन्न स्रोतों से अरबों शब्द शामिल होते हैं। यह व्यापक प्रशिक्षण एलएलएम को भाषा, व्याकरण, संदर्भ और यहां तक कि सामान्य ज्ञान के कुछ पहलुओं की बारीकियों को समझने में सक्षम बनाता है।
कुछ लोकप्रिय एलएलएम, जैसे ओपनएआई का जीपीटी-3, एक प्रकार के तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करते हैं जिसे ट्रांसफार्मर कहा जाता है, जो उन्हें उल्लेखनीय दक्षता के साथ जटिल भाषा कार्यों को संभालने की अनुमति देता है। ये मॉडल कई प्रकार के कार्य कर सकते हैं, जैसे:
- सवालों का जवाब दे
- पाठ का सारांश
- भाषाओं का अनुवाद करना
- सामग्री तैयार करना
- यहां तक कि उपयोगकर्ताओं के साथ इंटरैक्टिव बातचीत में भी शामिल होना
जैसे-जैसे एलएलएम का विकास जारी है, उनमें ग्राहक सेवा और सामग्री निर्माण से लेकर शिक्षा और अनुसंधान तक विभिन्न उद्योगों में विभिन्न अनुप्रयोगों को बढ़ाने और स्वचालित करने की काफी संभावनाएं हैं। हालाँकि, वे पक्षपातपूर्ण व्यवहार या दुरुपयोग जैसी नैतिक और सामाजिक चिंताओं को भी उठाते हैं, जिन्हें प्रौद्योगिकी प्रगति के रूप में संबोधित करने की आवश्यकता है।
बड़े भाषा मॉडल के लोकप्रिय उदाहरण
विभिन्न उद्योगों में व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले एलएलएम के कुछ प्रमुख उदाहरण यहां दिए गए हैं:
छवि स्रोत: डेटा साइंस की ओर
बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के बिल्डिंग ब्लॉक्स को समझना
एलएलएम की क्षमताओं और कामकाज को पूरी तरह से समझने के लिए, कुछ प्रमुख अवधारणाओं से खुद को परिचित करना महत्वपूर्ण है। इसमे शामिल है:
शब्द एंबेडिंग
यह शब्दों को संख्यात्मक प्रारूप में अनुवाद करने की प्रथा को संदर्भित करता है जिसे एआई मॉडल व्याख्या कर सकते हैं। संक्षेप में, शब्द एम्बेडिंग एआई की भाषा है। प्रत्येक शब्द को एक उच्च-आयामी वेक्टर के रूप में दर्शाया गया है जो प्रशिक्षण डेटा में इसके संदर्भ के आधार पर इसके अर्थपूर्ण अर्थ को समाहित करता है। ये वैक्टर एआई को शब्दों के बीच संबंधों और समानताओं को समझने की अनुमति देते हैं, जिससे मॉडल की समझ और प्रदर्शन में वृद्धि होती है।
ध्यान तंत्र
ये परिष्कृत घटक एआई मॉडल को आउटपुट उत्पन्न करते समय इनपुट टेक्स्ट के भीतर कुछ तत्वों को दूसरों पर प्राथमिकता देने में मदद करते हैं। उदाहरण के लिए, विभिन्न भावनाओं से भरे वाक्य में, एक ध्यान तंत्र भावना-युक्त शब्दों को अधिक महत्व दे सकता है। यह रणनीति एआई को अधिक प्रासंगिक रूप से सटीक और सूक्ष्म प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने में सक्षम बनाती है।
ट्रान्सफ़ॉर्मर
ट्रांसफॉर्मर एलएलएम अनुसंधान में बड़े पैमाने पर नियोजित एक उन्नत प्रकार के तंत्रिका नेटवर्क आर्किटेक्चर का प्रतिनिधित्व करते हैं। जो चीज ट्रांसफार्मरों को अलग करती है वह उनका आत्म-ध्यान तंत्र है। यह तंत्र मॉडल को अनुक्रमिक क्रम के बजाय इनपुट डेटा के सभी हिस्सों को एक साथ तौलने और विचार करने की अनुमति देता है। परिणाम पाठ में लंबी दूरी की निर्भरता को संभालने में सुधार है, जो प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों में एक आम चुनौती है।
फ़ाइन ट्यूनिंग
यहां तक कि सबसे उन्नत एलएलएम को भी विशिष्ट कार्यों या डोमेन में उत्कृष्टता प्राप्त करने के लिए कुछ सिलाई की आवश्यकता होती है। यहीं पर फाइन-ट्यूनिंग आती है। एक मॉडल को शुरू में बड़े डेटासेट पर प्रशिक्षित करने के बाद, इसे और अधिक परिष्कृत किया जा सकता है, या छोटे, अधिक विशिष्ट डेटासेट पर 'फाइन-ट्यून' किया जा सकता है। यह प्रक्रिया मॉडल को अपनी सामान्यीकृत भाषा समझ क्षमताओं को अधिक विशिष्ट कार्य या संदर्भ में अनुकूलित करने की अनुमति देती है।
शीघ्र इंजीनियरिंग
इनपुट प्रॉम्प्ट एलएलएम के लिए आउटपुट उत्पन्न करने के लिए शुरुआती बिंदु के रूप में काम करते हैं। इन संकेतों को प्रभावी ढंग से तैयार करना, एक अभ्यास जिसे प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के रूप में जाना जाता है, मॉडल की प्रतिक्रियाओं की गुणवत्ता को बहुत प्रभावित कर सकता है। यह कला और विज्ञान का मिश्रण है जिसके लिए इस बात की गहन समझ की आवश्यकता होती है कि मॉडल किस प्रकार संकेतों की व्याख्या करता है और प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करता है।
पूर्वाग्रह
चूंकि एलएलएम उस डेटा से सीखते हैं जिस पर उन्हें प्रशिक्षित किया जाता है, इस डेटा में मौजूद कोई भी पूर्वाग्रह मॉडल के व्यवहार में घुसपैठ कर सकता है। यह मॉडल के आउटपुट में भेदभावपूर्ण या अनुचित प्रवृत्ति के रूप में प्रकट हो सकता है। इन पूर्वाग्रहों को संबोधित करना और कम करना एआई के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण चुनौती है और नैतिक रूप से मजबूत एलएलएम विकसित करने का एक महत्वपूर्ण पहलू है।
विवेचनीयता
एलएलएम की जटिलता को देखते हुए, यह समझना चुनौतीपूर्ण हो सकता है कि वे कुछ निर्णय क्यों लेते हैं या विशिष्ट आउटपुट क्यों उत्पन्न करते हैं। यह विशेषता, जिसे व्याख्यात्मकता के रूप में जाना जाता है, चल रहे अनुसंधान का एक प्रमुख क्षेत्र है। व्याख्यात्मकता को बढ़ाने से न केवल समस्या निवारण और मॉडल परिशोधन में सहायता मिलती है, बल्कि यह एआई सिस्टम में विश्वास और पारदर्शिता को भी बढ़ाता है।
एलएलएम मॉडलों को कैसे प्रशिक्षित किया जाता है?
बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का प्रशिक्षण एक बड़ी उपलब्धि है जिसमें कई महत्वपूर्ण चरण शामिल हैं। यहां प्रक्रिया का सरलीकृत, चरण-दर-चरण विवरण दिया गया है:
- पाठ डेटा एकत्रित करना: एलएलएम का प्रशिक्षण बड़ी मात्रा में टेक्स्ट डेटा के संग्रह से शुरू होता है। यह डेटा किताबों, वेबसाइटों, लेखों या सोशल मीडिया प्लेटफ़ॉर्म से आ सकता है। इसका उद्देश्य मानव भाषा की समृद्ध विविधता को पकड़ना है।
- डेटा साफ़ करना: फिर कच्चे टेक्स्ट डेटा को प्रीप्रोसेसिंग नामक प्रक्रिया में व्यवस्थित किया जाता है। इसमें अवांछित वर्णों को हटाना, पाठ को छोटे भागों में तोड़ना, जिन्हें टोकन कहा जाता है, और इन सभी को एक प्रारूप में लाना, जिसके साथ मॉडल काम कर सकता है, जैसे कार्य शामिल हैं।
- डेटा को विभाजित करना: इसके बाद, साफ़ डेटा को दो सेटों में विभाजित किया जाता है। मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए एक सेट, प्रशिक्षण डेटा का उपयोग किया जाएगा। अन्य सेट, सत्यापन डेटा, का उपयोग बाद में मॉडल के प्रदर्शन का परीक्षण करने के लिए किया जाएगा।
- मॉडल की स्थापना: एलएलएम की संरचना, जिसे वास्तुकला के रूप में जाना जाता है, को तब परिभाषित किया जाता है। इसमें तंत्रिका नेटवर्क के प्रकार का चयन करना और विभिन्न मापदंडों पर निर्णय लेना शामिल है, जैसे नेटवर्क के भीतर परतों और छिपी इकाइयों की संख्या।
- मॉडल का प्रशिक्षण: वास्तविक प्रशिक्षण अब शुरू होता है। एलएलएम मॉडल प्रशिक्षण डेटा को देखकर, अब तक जो सीखा है उसके आधार पर भविष्यवाणियां करके और फिर अपनी भविष्यवाणियों और वास्तविक डेटा के बीच अंतर को कम करने के लिए अपने आंतरिक मापदंडों को समायोजित करके सीखता है।
- मॉडल की जाँच करना: एलएलएम मॉडल की शिक्षा को सत्यापन डेटा का उपयोग करके जांचा जाता है। इससे यह देखने में मदद मिलती है कि मॉडल कितना अच्छा प्रदर्शन कर रहा है और बेहतर प्रदर्शन के लिए मॉडल की सेटिंग्स में बदलाव करता है।
- मॉडल का उपयोग करना: प्रशिक्षण और मूल्यांकन के बाद, एलएलएम मॉडल उपयोग के लिए तैयार है। इसे अब एप्लिकेशन या सिस्टम में एकीकृत किया जा सकता है जहां यह दिए गए नए इनपुट के आधार पर टेक्स्ट उत्पन्न करेगा।
- मॉडल में सुधार: अंततः, सुधार की गुंजाइश हमेशा रहती है। अद्यतन डेटा का उपयोग करके या फीडबैक और वास्तविक दुनिया के उपयोग के आधार पर सेटिंग्स को समायोजित करके एलएलएम मॉडल को समय के साथ और अधिक परिष्कृत किया जा सकता है।
याद रखें, इस प्रक्रिया के लिए महत्वपूर्ण कम्प्यूटेशनल संसाधनों की आवश्यकता होती है, जैसे शक्तिशाली प्रसंस्करण इकाइयाँ और बड़े भंडारण, साथ ही मशीन लर्निंग में विशेष ज्ञान। इसीलिए यह आमतौर पर समर्पित अनुसंधान संगठनों या आवश्यक बुनियादी ढांचे और विशेषज्ञता तक पहुंच वाली कंपनियों द्वारा किया जाता है।
क्या एलएलएम पर्यवेक्षित या अपर्यवेक्षित शिक्षण पर निर्भर है?
बड़े भाषा मॉडलों को आमतौर पर पर्यवेक्षित शिक्षण नामक विधि का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है। सरल शब्दों में, इसका मतलब है कि वे उन उदाहरणों से सीखते हैं जो उन्हें सही उत्तर दिखाते हैं।
कल्पना कीजिए कि आप किसी बच्चे को चित्र दिखाकर शब्द सिखा रहे हैं। आप उन्हें बिल्ली की तस्वीर दिखाते हैं और कहते हैं "बिल्ली", और वे उस तस्वीर को शब्द के साथ जोड़ना सीखते हैं। पर्यवेक्षित शिक्षण इसी प्रकार काम करता है। मॉडल को बहुत सारे टेक्स्ट ("चित्र") और संबंधित आउटपुट ("शब्द") दिए जाते हैं, और यह उनका मिलान करना सीखता है।
इसलिए, यदि आप एलएलएम को एक वाक्य देते हैं, तो यह उदाहरणों से जो सीखा है उसके आधार पर अगले शब्द या वाक्यांश की भविष्यवाणी करने की कोशिश करता है। इस तरह, यह सीखता है कि ऐसे पाठ को कैसे उत्पन्न किया जाए जो अर्थपूर्ण हो और संदर्भ के अनुकूल हो।
जैसा कि कहा गया है, कभी-कभी एलएलएम भी कुछ हद तक बिना पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग करते हैं। यह बच्चे को विभिन्न खिलौनों से भरे कमरे का पता लगाने और उनके बारे में स्वयं सीखने देने जैसा है। मॉडल "सही" उत्तर बताए बिना बिना लेबल वाले डेटा, सीखने के पैटर्न और संरचनाओं को देखता है।
पर्यवेक्षित शिक्षण उस डेटा को नियोजित करता है जिसे इनपुट और आउटपुट के साथ लेबल किया गया है, गैर-पर्यवेक्षित शिक्षण के विपरीत, जो लेबल किए गए आउटपुट डेटा का उपयोग नहीं करता है।
संक्षेप में, एलएलएम को मुख्य रूप से पर्यवेक्षित शिक्षण का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है, लेकिन वे अपनी क्षमताओं को बढ़ाने के लिए, जैसे खोजपूर्ण विश्लेषण और आयामीता में कमी के लिए, बिना पर्यवेक्षित शिक्षण का भी उपयोग कर सकते हैं।
एक बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक डेटा वॉल्यूम (जीबी में) क्या है?
स्पीच डेटा रिकग्निशन और वॉइस एप्लिकेशन के लिए संभावनाओं की दुनिया बहुत बड़ी है, और इनका उपयोग कई उद्योगों में अनुप्रयोगों की अधिकता के लिए किया जा रहा है।
एक बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करना सभी के लिए एक जैसी प्रक्रिया नहीं है, खासकर जब आवश्यक डेटा की बात आती है। यह बहुत सारी चीज़ों पर निर्भर करता है:
- मॉडल डिज़ाइन.
- इसे कौन सा कार्य करने की आवश्यकता है?
- आप जिस प्रकार का डेटा उपयोग कर रहे हैं.
- आप इसे कितना अच्छा प्रदर्शन करना चाहते हैं?
जैसा कि कहा गया है, एलएलएम के प्रशिक्षण के लिए आमतौर पर भारी मात्रा में टेक्स्ट डेटा की आवश्यकता होती है। लेकिन हम कितने बड़े पैमाने की बात कर रहे हैं? खैर, गीगाबाइट्स (जीबी) से आगे के बारे में सोचें। हम आमतौर पर टेराबाइट्स (टीबी) या यहां तक कि पेटाबाइट्स (पीबी) डेटा को देख रहे हैं।
सबसे बड़े एलएलएम में से एक, जीपीटी-3 पर विचार करें। इस पर प्रशिक्षण दिया जाता है 570 जीबी टेक्स्ट डेटा. छोटे एलएलएम को कम की आवश्यकता हो सकती है - शायद 10-20 जीबी या 1 जीबी गीगाबाइट - लेकिन यह अभी भी बहुत अधिक है।
लेकिन यह केवल डेटा के आकार के बारे में नहीं है। गुणवत्ता भी मायने रखती है. मॉडल को प्रभावी ढंग से सीखने में मदद करने के लिए डेटा को साफ और विविध होना चाहिए। और आप पहेली के अन्य प्रमुख हिस्सों के बारे में नहीं भूल सकते, जैसे कि आपके लिए आवश्यक कंप्यूटिंग शक्ति, प्रशिक्षण के लिए आपके द्वारा उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम और आपके पास मौजूद हार्डवेयर सेटअप। ये सभी कारक एलएलएम के प्रशिक्षण में एक बड़ी भूमिका निभाते हैं।
बड़े भाषा मॉडल का उदय: वे क्यों मायने रखते हैं
एलएलएम अब केवल एक अवधारणा या प्रयोग नहीं रह गया है। वे हमारे डिजिटल परिदृश्य में तेजी से महत्वपूर्ण भूमिका निभा रहे हैं। लेकिन ऐसा क्यों हो रहा है? इन एलएलएम को इतना महत्वपूर्ण क्या बनाता है? आइए कुछ प्रमुख कारकों पर गौर करें।
मानव पाठ की नकल करने में महारत
एलएलएम ने भाषा-आधारित कार्यों को संभालने के हमारे तरीके को बदल दिया है। मजबूत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग करके निर्मित, ये मॉडल कुछ हद तक संदर्भ, भावना और यहां तक कि व्यंग्य सहित मानव भाषा की बारीकियों को समझने की क्षमता से लैस हैं। मानव भाषा की नकल करने की यह क्षमता महज एक नवीनता नहीं है, इसके महत्वपूर्ण निहितार्थ हैं।
एलएलएम की उन्नत पाठ निर्माण क्षमताएं सामग्री निर्माण से लेकर ग्राहक सेवा इंटरैक्शन तक सब कुछ बढ़ा सकती हैं।
कल्पना कीजिए कि आप एक डिजिटल सहायक से एक जटिल प्रश्न पूछ सकते हैं और ऐसा उत्तर प्राप्त कर सकते हैं जो न केवल समझ में आता है, बल्कि सुसंगत, प्रासंगिक और बातचीत के लहजे में दिया गया है। एलएलएम यही सक्षम कर रहे हैं। वे अधिक सहज और आकर्षक मानव-मशीन संपर्क को बढ़ावा दे रहे हैं, उपयोगकर्ता अनुभवों को समृद्ध कर रहे हैं और सूचना तक पहुंच का लोकतंत्रीकरण कर रहे हैं।
किफायती कंप्यूटिंग पावर
कंप्यूटिंग के क्षेत्र में समानांतर विकास के बिना एलएलएम का उदय संभव नहीं होता। अधिक विशेष रूप से, कम्प्यूटेशनल संसाधनों के लोकतंत्रीकरण ने एलएलएम के विकास और अपनाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई है।
क्लाउड-आधारित प्लेटफ़ॉर्म उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग संसाधनों तक अभूतपूर्व पहुंच प्रदान कर रहे हैं। इस तरह, छोटे पैमाने के संगठन और स्वतंत्र शोधकर्ता भी परिष्कृत मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं।
इसके अलावा, वितरित कंप्यूटिंग के उदय के साथ प्रसंस्करण इकाइयों (जैसे जीपीयू और टीपीयू) में सुधार ने अरबों मापदंडों के साथ मॉडल को प्रशिक्षित करना संभव बना दिया है। कंप्यूटिंग शक्ति की यह बढ़ी हुई पहुंच एलएलएम की वृद्धि और सफलता को सक्षम कर रही है, जिससे क्षेत्र में अधिक नवाचार और अनुप्रयोग हो रहे हैं।
उपभोक्ता प्राथमिकताएँ बदलना
आज उपभोक्ता केवल उत्तर ही नहीं चाहते; वे आकर्षक और प्रासंगिक बातचीत चाहते हैं। जैसे-जैसे अधिक लोग डिजिटल तकनीक का उपयोग कर रहे हैं, यह स्पष्ट है कि अधिक प्राकृतिक और मानवीय महसूस करने वाली तकनीक की आवश्यकता बढ़ रही है। एलएलएम इन अपेक्षाओं को पूरा करने के लिए एक बेजोड़ अवसर प्रदान करते हैं। मानव-जैसा पाठ उत्पन्न करके, ये मॉडल आकर्षक और गतिशील डिजिटल अनुभव बना सकते हैं, जो उपयोगकर्ता की संतुष्टि और वफादारी बढ़ा सकते हैं। चाहे वह ग्राहक सेवा प्रदान करने वाले एआई चैटबॉट हों या समाचार अपडेट प्रदान करने वाले वॉयस असिस्टेंट हों, एलएलएम एआई के युग की शुरुआत कर रहे हैं जो हमें बेहतर ढंग से समझता है।
असंरचित डेटा गोल्डमाइन
ईमेल, सोशल मीडिया पोस्ट और ग्राहक समीक्षा जैसे असंरचित डेटा, अंतर्दृष्टि का खजाना है। अनुमान है कि ख़त्म हो चुका है 80% तक एंटरप्राइज़ डेटा असंरचित है और की दर से बढ़ रहा है 55% तक प्रति वर्ष। यदि सही तरीके से उपयोग किया जाए तो यह डेटा व्यवसायों के लिए सोने की खान है।
बड़े पैमाने पर ऐसे डेटा को संसाधित करने और समझने की क्षमता के साथ, एलएलएम यहां काम में आते हैं। वे भावना विश्लेषण, पाठ वर्गीकरण, सूचना निष्कर्षण और बहुत कुछ जैसे कार्यों को संभाल सकते हैं, जिससे मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान की जा सकती है।
चाहे वह सोशल मीडिया पोस्ट से रुझानों की पहचान करना हो या समीक्षाओं से ग्राहकों की भावनाओं का आकलन करना हो, एलएलएम व्यवसायों को बड़ी मात्रा में असंरचित डेटा को नेविगेट करने और डेटा-संचालित निर्णय लेने में मदद कर रहे हैं।
विस्तारित एनएलपी बाज़ार
एलएलएम की क्षमता प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के तेजी से बढ़ते बाजार में परिलक्षित होती है। विश्लेषकों का अनुमान है कि एनएलपी बाज़ार का विस्तार होगा 11 में $2020 बिलियन से 35 तक $2026 बिलियन से अधिक. लेकिन यह सिर्फ बाज़ार का आकार नहीं है जिसका विस्तार हो रहा है। मॉडल स्वयं भी बढ़ रहे हैं, भौतिक आकार और उनके द्वारा संभाले जाने वाले मापदंडों की संख्या दोनों में। पिछले कुछ वर्षों में एलएलएम का विकास, जैसा कि नीचे दिए गए चित्र (छवि स्रोत: लिंक) में देखा गया है, उनकी बढ़ती जटिलता और क्षमता को रेखांकित करता है।
बड़े भाषा मॉडल के लोकप्रिय उपयोग के मामले
एलएलएम के कुछ शीर्ष और सबसे प्रचलित उपयोग मामले यहां दिए गए हैं:
- प्राकृतिक भाषा पाठ उत्पन्न करना: बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) प्राकृतिक भाषा में स्वायत्त रूप से पाठ तैयार करने के लिए कृत्रिम बुद्धि और कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान की शक्ति को जोड़ते हैं। वे उपयोगकर्ताओं की विविध आवश्यकताओं को पूरा कर सकते हैं जैसे कि लेख लिखना, गाने तैयार करना, या उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत में शामिल होना।
- मशीनों के माध्यम से अनुवाद: एलएलएम को किसी भी जोड़ी भाषाओं के बीच पाठ का अनुवाद करने के लिए प्रभावी ढंग से नियोजित किया जा सकता है। ये मॉडल स्रोत और लक्ष्य भाषाओं दोनों की भाषाई संरचना को समझने के लिए आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क जैसे गहन शिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग करते हैं, जिससे स्रोत पाठ का वांछित भाषा में अनुवाद करने में सुविधा होती है।
- मूल सामग्री तैयार करना: एलएलएम ने मशीनों के लिए सामंजस्यपूर्ण और तार्किक सामग्री उत्पन्न करने के रास्ते खोल दिए हैं। इस सामग्री का उपयोग ब्लॉग पोस्ट, लेख और अन्य प्रकार की सामग्री बनाने के लिए किया जा सकता है। मॉडल सामग्री को नए और उपयोगकर्ता के अनुकूल तरीके से प्रारूपित और संरचित करने के लिए अपने गहन सीखने के अनुभव का उपयोग करते हैं।
- भावनाओं का विश्लेषण: बड़े भाषा मॉडल का एक दिलचस्प अनुप्रयोग भावना विश्लेषण है। इसमें मॉडल को एनोटेट किए गए पाठ में मौजूद भावनात्मक स्थितियों और भावनाओं को पहचानने और वर्गीकृत करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। सॉफ्टवेयर सकारात्मकता, नकारात्मकता, तटस्थता और अन्य जटिल भावनाओं जैसी भावनाओं की पहचान कर सकता है। यह विभिन्न उत्पादों और सेवाओं के बारे में ग्राहकों की प्रतिक्रिया और विचारों में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है।
- पाठ को समझना, सारांशित करना और वर्गीकृत करना: एलएलएम पाठ और उसके संदर्भ की व्याख्या करने के लिए एआई सॉफ्टवेयर के लिए एक व्यवहार्य संरचना स्थापित करते हैं। मॉडल को विशाल मात्रा में डेटा को समझने और जांचने का निर्देश देकर, एलएलएम एआई मॉडल को पाठ को समझने, सारांशित करने और यहां तक कि विभिन्न रूपों और पैटर्न में वर्गीकृत करने में सक्षम बनाता है।
- सवालों का जवाब दे: बड़े भाषा मॉडल प्रश्न उत्तर (क्यूए) सिस्टम को उपयोगकर्ता की प्राकृतिक भाषा क्वेरी को सटीक रूप से समझने और उसका जवाब देने की क्षमता से लैस करते हैं। इस उपयोग के मामले के लोकप्रिय उदाहरणों में चैटजीपीटी और बीईआरटी शामिल हैं, जो एक क्वेरी के संदर्भ की जांच करते हैं और उपयोगकर्ता के सवालों के प्रासंगिक जवाब देने के लिए ग्रंथों के विशाल संग्रह के माध्यम से छान-बीन करते हैं।
बीएफएसआई-विशिष्ट बड़े भाषा मॉडल का निर्माण: प्रशिक्षण डेटा गाइड
बैंकिंग क्षेत्र के लिए एक प्रभावी बड़े भाषा मॉडल का निर्माण करने के लिए, आपको सही प्रकार के प्रशिक्षण डेटा की आवश्यकता है। लेकिन वास्तव में इसका तात्पर्य क्या है? आइए उन डेटा के प्रकारों का पता लगाएं जो बैंकिंग जगत के लिए एलएलएम को आकार देने में मदद कर सकते हैं।
वित्त की भाषा
आरंभ करने के लिए, हमें ऐसे डेटा की आवश्यकता है जो वित्त की भाषा को समाहित करता हो। इसमें वार्षिक रिपोर्ट, बाजार विश्लेषण, नियामक फाइलिंग और समाचार लेख जैसे वित्तीय दस्तावेजों का पाठ शामिल हो सकता है। एलएलएम बैंकिंग क्षेत्र से जुड़े शब्दजाल, अवधारणाओं और रुझानों को सीखने के लिए इस प्रकार की जानकारी को संसाधित कर सकता है।
बैंकिंग/बीमा डोमेन के अंदर
इसके बाद, हम बैंकिंग क्षेत्र की बारीकियों पर गौर करेंगे। यहां, टेक्स्ट डेटा बैंकिंग/बीमा वेबसाइटों, लेनदेन इतिहास, ऋण समझौतों और यहां तक कि वित्तीय उत्पाद विवरणों से भी आ सकता है। यह डेटा एलएलएम को बैंकिंग सेवाओं, प्रक्रियाओं, उत्पादों और उद्योग की अनूठी शब्दावली का विवरण समझने में मदद करता है।
ग्राहक वार्तालाप
किसी भी सेवा-आधारित क्षेत्र का एक महत्वपूर्ण पहलू ग्राहक संपर्क है। इसके लिए, हम ग्राहक सेवा चैट, ईमेल, कॉल ट्रांसक्रिप्ट और फीडबैक से टेक्स्ट डेटा का उपयोग कर सकते हैं। इससे एलएलएम को ग्राहकों द्वारा इस्तेमाल की जाने वाली भाषा, उनकी प्राथमिकताओं, सामान्य पूछताछ और शिकायतों को समझने में मदद मिलती है।
विनियमों और अनुपालन को नेविगेट करना
बैंकिंग उद्योग में, नियम और अनुपालन एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। इस संदर्भ में प्रशिक्षण डेटा नियामक दिशानिर्देशों, कानूनी दस्तावेजों और अनुपालन अधिदेशों से लिया गया पाठ होगा। यह एलएलएम को बैंकिंग उद्योग के नियामक वातावरण, कानूनी शर्तों और अनुपालन-संबंधी पहलुओं को समझने के लिए तैयार करता है।
उपयोगकर्ता-जनित अंतर्दृष्टि
ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म से डेटा, जहां उपयोगकर्ता बैंकिंग और वित्त विषयों पर चर्चा करते हैं, अमूल्य हो सकते हैं। मंचों, ब्लॉगों और सोशल मीडिया से उपयोगकर्ता-जनित सामग्री ग्राहकों की राय और अनुभवों के बारे में जानकारी प्रदान करती है। इस प्रकार, यह एलएलएम को बैंकिंग उत्पादों और संस्थानों के प्रति जनता की भावना को समझने में मदद करता है।
दरवाज़ों के पीछे
अंत में, विभिन्न बीएफएसआई कंपनियों के भीतर उत्पन्न टेक्स्ट डेटा, जैसे आंतरिक रिपोर्ट, नीतियां और संचार, अद्वितीय अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं। यह डेटा एलएलएम को विशेष संस्थान की जरूरतों और भाषा के अनुरूप बनाने के लिए बैंक की विशिष्ट प्रक्रियाओं, सेवाओं और आंतरिक शब्दावली पर प्रकाश डाल सकता है।
बैंकिंग-विशिष्ट एलएलएम मॉडल के आवश्यक उपयोग के मामले
एक बैंकिंग-विशिष्ट बड़ा भाषा मॉडल मानव-जैसे तरीके से भाषा को समझने और उत्पन्न करने की क्षमता के कारण बैंकिंग उद्योग के भीतर कई प्रकार के कार्य कर सकता है। यहां कुछ प्रमुख तरीके दिए गए हैं जिनका उपयोग किया जा सकता है।
ग्राहक सेवा को बढ़ाना
एलएलएम ग्राहक प्रश्नों के एक महत्वपूर्ण हिस्से को संभालकर ग्राहक सेवा में काफी सुधार कर सकते हैं। उनका उपयोग चैटबॉट्स या वर्चुअल असिस्टेंट में बैंकिंग सेवाओं के बारे में सवालों के जवाब देने, सामान्य समस्याओं का निवारण करने और प्रासंगिक जानकारी तुरंत प्रदान करने के लिए किया जा सकता है। एलएलएम के साथ, बैंकिंग संस्थान 24/7 ग्राहक सहायता प्रदान कर सकते हैं और मानव एजेंटों को नियमित कार्यों से राहत देकर उन्हें अधिक जटिल मुद्दों पर ध्यान केंद्रित करने में मदद कर सकते हैं।
वैयक्तिकृत अनुशंसाएँ प्रदान करना
एलएलएम की प्रतिभा बैंकिंग अनुभव को निजीकृत करने की उनकी क्षमता में निहित है। अपने जटिल एल्गोरिदम का उपयोग करके, वे ग्राहक के वित्तीय डेटा में गहराई से जा सकते हैं, उनकी आवश्यकताओं और प्राथमिकताओं को समझ सकते हैं, और बाद में क्रेडिट कार्ड, ऋण या बचत खाते जैसी सेवाओं के लिए उपयुक्त सिफारिशें दे सकते हैं। इसका मतलब है कि ग्राहक सर्वोत्तम निर्णय लेने के लिए आवश्यक जानकारी से लैस हैं। इसके अलावा, यह बैंकों के लिए एक जीत है, क्योंकि वे अपनी पेशकशों को बेहतर ढंग से बेचने और क्रॉस-सेल करने के लिए इन अंतर्दृष्टि का लाभ उठा सकते हैं।
धोखाधड़ी का पता लगाना
जब धोखाधड़ी का पता लगाने की बात आती है, तो एलएलएम एक अमूल्य संपत्ति साबित होता है। वे लेनदेन डेटा की जांच करते हैं और उन विसंगतियों की पहचान करने में माहिर हैं जो संभावित धोखाधड़ी गतिविधियों का संकेत दे सकते हैं। सुरक्षा की यह अतिरिक्त परत ग्राहकों को मानसिक शांति प्रदान करती है। बैंकों के लिए, धोखाधड़ी को रोकने के लिए एक मजबूत प्रणाली का उपयोग करने से जोखिमों को कम करने और उनकी प्रतिष्ठा को बनाए रखने में बहुत मदद मिलती है।
अनुपालन और विनियमन में सहायता करना
बैंकिंग एक अत्यधिक विनियमित क्षेत्र है। एलएलएम विनियामक परिवर्तनों पर वास्तविक समय अपडेट प्रदान करके, आवश्यक दस्तावेज़ीकरण में सहायता करके और अनुपालन मुद्दों से संबंधित सवालों के जवाब देकर बैंकों को इन जटिल नियमों को नेविगेट करने में मदद कर सकते हैं। यह सुनिश्चित करता है कि बैंक अनुपालन बनाए रखें और महंगे जुर्माने और प्रतिष्ठा क्षति के जोखिम को कम करें।
वित्तीय योजना को सुगम बनाना
एलएलएम ग्राहकों को वित्तीय योजना और बजट बनाने में भी सहायता कर सकते हैं। वे ग्राहकों को वित्तीय योजना बनाने, खर्चों पर नज़र रखने और उनके वित्तीय लक्ष्यों को प्राप्त करने के बारे में सुझाव देने में मदद कर सकते हैं। यह ग्राहकों को एक मूल्यवान सेवा प्रदान करता है और उन्हें अपने वित्त को अधिक प्रभावी ढंग से प्रबंधित करने में मदद करता है।
क्रेडिट जोखिम का आकलन
जब ऋण देने की बात आती है, तो बैंकों को ऋण जोखिम का आकलन करने की आवश्यकता होती है। एलएलएम विभिन्न डेटा बिंदुओं, जैसे क्रेडिट स्कोर, वित्तीय इतिहास और आय का विश्लेषण करके इसमें सहायता कर सकते हैं। इस विश्लेषण के आधार पर, एलएलएम बैंकों को ऋण चूक के जोखिम को कम करते हुए, सूचित ऋण निर्णय लेने में मदद कर सकता है।
निवेश पोर्टफोलियो का प्रबंधन
निवेश सेवाएँ प्रदान करने वाले बैंकों के लिए, एलएलएम अमूल्य सहायता प्रदान कर सकते हैं। वे बाजार के रुझानों का विश्लेषण कर सकते हैं और पोर्टफोलियो आवंटन पर सिफारिशें प्रदान कर सकते हैं। इससे ग्राहकों के लिए अधिक अनुकूलित पोर्टफोलियो बन सकते हैं और उन्हें अपने निवेश लक्ष्यों को पूरा करने में सहायता मिल सकती है।
वित्तीय शिक्षा को बढ़ावा देना
एलएलएम वित्तीय साक्षरता में सुधार में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकते हैं। वे जटिल वित्तीय अवधारणाओं को समझा सकते हैं और ग्राहकों को ट्यूटोरियल प्रदान कर सकते हैं। यह न केवल ग्राहकों को बेहतर वित्तीय निर्णय लेने के लिए सशक्त बनाता है बल्कि बैंक और उसके ग्राहकों के बीच मजबूत रिश्ते को भी बढ़ावा देता है।
बीमा क्षेत्र के लिए एक बड़ा भाषा मॉडल तैयार करना: एक प्रशिक्षण डेटा ब्लूप्रिंट
बीमा-विशिष्ट बड़े भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए विविध और प्रतिनिधि डेटा की आवश्यकता होती है जो बीमा डोमेन की भाषा और शब्दावली को सटीक रूप से समाहित करता है। यहां विभिन्न प्रकार के डेटा स्रोत हैं जो मूल्यवान प्रशिक्षण डेटा के रूप में काम कर सकते हैं।
बीमा कंपनी की वेबसाइटें
बीमा कंपनी की वेबसाइटें डेटा का खजाना हैं। वे नीति विवरण, दावा प्रपत्र और अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (एफएक्यू) होस्ट करते हैं। यह डेटा उद्योग-विशिष्ट भाषा से समृद्ध है और एलएलएम को विभिन्न बीमा पॉलिसियों और दावा प्रक्रिया की बारीकियों को समझने में मदद कर सकता है। यह यह भी जानकारी प्रदान करता है कि बीमा कंपनियां ग्राहकों के साथ कैसे बातचीत करती हैं और जटिल नियमों और अवधारणाओं की व्याख्या करती हैं।
उद्योग प्रकाशन
व्यापार पत्रिकाएँ, पत्रिकाएँ और बीमा क्षेत्र के समाचार पत्र प्रशिक्षण डेटा के अन्य बेहतरीन स्रोत हैं। इनमें बीमा के विभिन्न पहलुओं, जैसे अंडरराइटिंग, जोखिम मूल्यांकन और पॉलिसी प्रबंधन पर लेख, केस अध्ययन और रिपोर्ट शामिल हैं। इस डेटा का उपयोग करके, एलएलएम उद्योग के रुझानों, सर्वोत्तम प्रथाओं और बीमा कंपनियों के सामने आने वाली चुनौतियों के बारे में जान सकता है।
नियामक एजेंसी दस्तावेज़
बीमा एक अत्यधिक विनियमित उद्योग है। इन विनियमों के लिए जिम्मेदार सरकारी एजेंसियां दिशानिर्देश और नियम प्रकाशित करती हैं जो मूल्यवान प्रशिक्षण डेटा के रूप में काम कर सकते हैं। यह डेटा एलएलएम को बीमा उद्योग के कानूनी और नियामक परिदृश्य को समझने में मदद कर सकता है ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि यह सटीक और अनुपालन प्रतिक्रियाएं प्रदान करता है।
ऑनलाइन फ़ोरम और चर्चा बोर्ड
ऑनलाइन स्थान जहां लोग बीमा विषयों पर चर्चा करते हैं, वे भी मूल्यवान हैं। वे नीतियों, कवरेज और दावों पर बातचीत की मेजबानी करते हैं। यह उपयोगकर्ता-जनित सामग्री एलएलएम को यह जानने में मदद कर सकती है कि ग्राहक बीमा के बारे में कैसे बात करते हैं, उन्हें किन समस्याओं का सामना करना पड़ता है, और वे आमतौर पर कौन से प्रश्न पूछते हैं।
बीमा दावा डेटा
बीमा दावा डेटा, जैसे अज्ञात दावा प्रपत्र और समायोजक नोट, दावा प्रक्रिया में अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं। यह डेटा एलएलएम को दावा प्रसंस्करण में उपयोग की जाने वाली भाषा और प्रक्रिया के दौरान आने वाले विभिन्न कारकों को समझने में मदद कर सकता है।
प्रशिक्षण नियमावली और दस्तावेज़ीकरण
बीमा कंपनियाँ अपने कर्मचारियों को शिक्षित करने के लिए प्रशिक्षण मैनुअल और दस्तावेज़ीकरण का उपयोग करती हैं। यह सामग्री एलएलएम के प्रशिक्षण के लिए आदर्श है, क्योंकि यह एक संरचित और विस्तृत प्रारूप में बीमा प्रथाओं, नीतियों और प्रक्रियाओं पर व्यापक डेटा प्रदान करती है।
केस अध्ययन और कानूनी दस्तावेज़
केस अध्ययन, अदालती फैसले और बीमा दावों और विवादों से संबंधित कानूनी दस्तावेज़ समृद्ध प्रशिक्षण डेटा प्रदान करते हैं। वे एलएलएम को बीमा उद्योग में उपयोग की जाने वाली कानूनी भाषा और शर्तों के बारे में सीखने में मदद कर सकते हैं और समझ सकते हैं कि बीमा विवादों को कैसे संभाला जाता है।
ग्राहक समीक्षा और प्रतिक्रिया
ग्राहक समीक्षाएं और फीडबैक वास्तविक दुनिया का डेटा प्रदान कर सकते हैं कि ग्राहक अपनी बीमा पॉलिसियों और अनुभवों को कैसे समझते हैं। यह डेटा एलएलएम को आम ग्राहक चिंताओं, भावनाओं और बीमा अनुभवों पर चर्चा करने के लिए इस्तेमाल की जाने वाली भाषा के बारे में जानने में मदद कर सकता है।
उद्योग रिपोर्ट और बाज़ार अनुसंधान
बाज़ार अनुसंधान रिपोर्ट और उद्योग अध्ययन बाज़ार के रुझान और ग्राहक प्राथमिकताओं पर डेटा प्रदान करते हैं। यह डेटा एलएलएम को व्यापक बीमा बाजार को समझने और वर्तमान रुझानों और उद्योग अंतर्दृष्टि पर अपडेट रहने में मदद कर सकता है।
एक बड़े भाषा मॉडल को फाइन-ट्यूनिंग करना
एक बड़े भाषा मॉडल को फाइन-ट्यूनिंग करने में एक सावधानीपूर्वक एनोटेशन प्रक्रिया शामिल होती है। शेप, इस क्षेत्र में अपनी विशेषज्ञता के साथ, इस प्रयास में महत्वपूर्ण सहायता कर सकता है। चैटजीपीटी जैसे मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए यहां कुछ एनोटेशन विधियां दी गई हैं:
पार्ट-ऑफ-स्पीच (पीओएस) टैगिंग
वाक्यों में शब्दों को उनके व्याकरणिक कार्य, जैसे क्रिया, संज्ञा, विशेषण आदि के साथ टैग किया जाता है। यह प्रक्रिया मॉडल को व्याकरण और शब्दों के बीच संबंधों को समझने में सहायता करती है।
नामांकित मान्यता (एनईआर)
एक वाक्य के भीतर संगठनों, स्थानों और लोगों जैसी नामित संस्थाओं को चिह्नित किया जाता है। यह अभ्यास मॉडल को शब्दों और वाक्यांशों के अर्थपूर्ण अर्थों की व्याख्या करने में सहायता करता है और अधिक सटीक प्रतिक्रियाएँ प्रदान करता है।
भावनाओं का विश्लेषण
टेक्स्ट डेटा को सकारात्मक, तटस्थ या नकारात्मक जैसे भावना लेबल दिए गए हैं, जिससे मॉडल को वाक्यों के भावनात्मक स्वर को समझने में मदद मिलती है। यह भावनाओं और विचारों से जुड़े प्रश्नों का उत्तर देने में विशेष रूप से उपयोगी है।
सहसंदर्भ संकल्प
ऐसे उदाहरणों की पहचान करना और उनका समाधान करना जहां पाठ के विभिन्न भागों में एक ही इकाई को संदर्भित किया जाता है। यह कदम मॉडल को वाक्य के संदर्भ को समझने में मदद करता है, जिससे सुसंगत प्रतिक्रियाएं मिलती हैं।
पाठ वर्गीकरण
टेक्स्ट डेटा को उत्पाद समीक्षा या समाचार लेख जैसे पूर्वनिर्धारित समूहों में वर्गीकृत किया गया है। यह मॉडल को पाठ की शैली या विषय को समझने, अधिक प्रासंगिक प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने में सहायता करता है।
शेप देना बैंकिंग, बीमा, खुदरा और दूरसंचार जैसे विभिन्न क्षेत्रों से वेब क्रॉलिंग के माध्यम से प्रशिक्षण डेटा एकत्र कर सकते हैं। हम टेक्स्ट एनोटेशन (एनईआर, भावना विश्लेषण इत्यादि) प्रदान कर सकते हैं, बहुभाषी एलएलएम (अनुवाद) की सुविधा प्रदान कर सकते हैं, और वर्गीकरण निर्माण, निष्कर्षण/त्वरित इंजीनियरिंग में सहायता कर सकते हैं।
शेप के पास ऑफ-द-शेल्फ डेटासेट का एक व्यापक भंडार है। हमारा मेडिकल डेटा कैटलॉग एआई पहल, मशीन लर्निंग मॉडल और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के लिए उपयुक्त डी-आइडेंटिफाइड, सुरक्षित और गुणवत्ता वाले डेटा का एक व्यापक संग्रह पेश करता है।
इसी तरह, हमारा भाषण डेटा कैटलॉग आवाज पहचान उत्पादों के लिए उपयुक्त उच्च गुणवत्ता वाले डेटा का खजाना है, जो एआई/एमएल मॉडल के कुशल प्रशिक्षण को सक्षम बनाता है। हमारे पास विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए छवि और वीडियो डेटा की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ एक प्रभावशाली कंप्यूटर विज़न डेटा कैटलॉग भी है।
हम आपके एआई और एमएल प्रोजेक्ट्स में उपयोग के लिए संशोधित और सुविधाजनक रूप में खुले डेटासेट भी निःशुल्क प्रदान करते हैं। यह विशाल एआई डेटा लाइब्रेरी आपको अपने एआई और एमएल मॉडल को अधिक कुशलतापूर्वक और सटीक रूप से विकसित करने में सक्षम बनाती है।
शेप का डेटा संग्रह और एनोटेशन प्रक्रिया
जब डेटा संग्रह और एनोटेशन की बात आती है, शेप देना एक सुव्यवस्थित वर्कफ़्लो का अनुसरण करता है। डेटा संग्रह प्रक्रिया इस प्रकार दिखती है:
स्रोत वेबसाइटों की पहचान
प्रारंभ में, आवश्यक डेटा के लिए प्रासंगिक चयनित स्रोतों और कीवर्ड का उपयोग करके वेबसाइटों का पता लगाया जाता है।
वेब स्क्रेपिंग
एक बार प्रासंगिक वेबसाइटों की पहचान हो जाने के बाद, Shaip इन साइटों से डेटा निकालने के लिए अपने स्वामित्व उपकरण का उपयोग करता है।
टेक्स्ट प्रीप्रोसेसिंग
एकत्र किए गए डेटा को प्रारंभिक प्रसंस्करण से गुजरना पड़ता है, जिसमें वाक्य विभाजन और विश्लेषण शामिल होता है, जो इसे आगे के चरणों के लिए उपयुक्त बनाता है।
टिप्पणी
नामांकित इकाई निष्कर्षण के लिए पूर्व-संसाधित डेटा को एनोटेट किया गया है। इस प्रक्रिया में पाठ के भीतर महत्वपूर्ण तत्वों की पहचान करना और उन्हें लेबल करना शामिल है, जैसे लोगों, संगठनों, स्थानों आदि के नाम।
संबंध निष्कासन
अंतिम चरण में, पहचानी गई संस्थाओं के बीच संबंधों के प्रकार निर्धारित किए जाते हैं और तदनुसार एनोटेट किए जाते हैं। इससे पाठ के विभिन्न घटकों के बीच अर्थ संबंधी संबंधों को समझने में मदद मिलती है।
शेप की पेशकश
शेप देना संगठनों को अपने डेटा का प्रबंधन, विश्लेषण और अधिकतम उपयोग करने में मदद करने के लिए सेवाओं की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है।
डेटा वेब-स्क्रैपिंग
शैप द्वारा दी जाने वाली एक प्रमुख सेवा डेटा स्क्रैपिंग है। इसमें डोमेन-विशिष्ट यूआरएल से डेटा निकालना शामिल है। स्वचालित उपकरणों और तकनीकों का उपयोग करके, शेप विभिन्न वेबसाइटों, उत्पाद मैनुअल, तकनीकी दस्तावेज़ीकरण, ऑनलाइन फ़ोरम, ऑनलाइन समीक्षा, ग्राहक सेवा डेटा, उद्योग नियामक दस्तावेज़ इत्यादि से बड़ी मात्रा में डेटा को तेज़ी से और कुशलतापूर्वक स्क्रैप कर सकता है। यह प्रक्रिया व्यवसायों के लिए अमूल्य हो सकती है जब अनेक स्रोतों से प्रासंगिक और विशिष्ट डेटा एकत्र करना।
यंत्र अनुवाद
विभिन्न भाषाओं में पाठ का अनुवाद करने के लिए संबंधित प्रतिलेखन के साथ जोड़े गए व्यापक बहुभाषी डेटासेट का उपयोग करके मॉडल विकसित करें। यह प्रक्रिया भाषाई बाधाओं को दूर करने में मदद करती है और सूचना की पहुंच को बढ़ावा देती है।
वर्गीकरण निष्कर्षण एवं निर्माण
शेप वर्गीकरण निष्कर्षण और निर्माण में मदद कर सकता है। इसमें डेटा को एक संरचित प्रारूप में वर्गीकृत और वर्गीकृत करना शामिल है जो विभिन्न डेटा बिंदुओं के बीच संबंधों को दर्शाता है। यह व्यवसायों के लिए अपने डेटा को व्यवस्थित करने में विशेष रूप से उपयोगी हो सकता है, जिससे इसे अधिक सुलभ और विश्लेषण करना आसान हो जाएगा। उदाहरण के लिए, ई-कॉमर्स व्यवसाय में, उत्पाद डेटा को उत्पाद प्रकार, ब्रांड, कीमत आदि के आधार पर वर्गीकृत किया जा सकता है, जिससे ग्राहकों के लिए उत्पाद कैटलॉग को नेविगेट करना आसान हो जाता है।
डेटा संग्रहण
हमारी डेटा संग्रह सेवाएँ जेनेरिक एआई एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने और आपके मॉडल की सटीकता और प्रभावशीलता में सुधार के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण वास्तविक दुनिया या सिंथेटिक डेटा प्रदान करती हैं। डेटा गोपनीयता और सुरक्षा को ध्यान में रखते हुए डेटा निष्पक्ष, नैतिक और जिम्मेदारी से प्राप्त किया जाता है।
प्रश्न और उत्तर
प्रश्न उत्तर (क्यूए) प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का एक उपक्षेत्र है जो मानव भाषा में प्रश्नों के स्वचालित उत्तर देने पर केंद्रित है। क्यूए सिस्टम को व्यापक पाठ और कोड पर प्रशिक्षित किया जाता है, जो उन्हें तथ्यात्मक, परिभाषात्मक और राय-आधारित सहित विभिन्न प्रकार के प्रश्नों को संभालने में सक्षम बनाता है। ग्राहक सहायता, स्वास्थ्य देखभाल या आपूर्ति श्रृंखला जैसे विशिष्ट क्षेत्रों के अनुरूप क्यूए मॉडल विकसित करने के लिए डोमेन ज्ञान महत्वपूर्ण है। हालाँकि, जेनेरिक क्यूए दृष्टिकोण मॉडल को केवल संदर्भ पर निर्भर करते हुए, डोमेन ज्ञान के बिना पाठ उत्पन्न करने की अनुमति देता है।
विशेषज्ञों की हमारी टीम प्रश्न-उत्तर जोड़े बनाने के लिए व्यापक दस्तावेजों या मैनुअल का सावधानीपूर्वक अध्ययन कर सकती है, जिससे व्यवसायों के लिए जेनरेटिव एआई के निर्माण की सुविधा मिल सके। यह दृष्टिकोण व्यापक कोष से प्रासंगिक जानकारी प्राप्त करके उपयोगकर्ता की पूछताछ से प्रभावी ढंग से निपट सकता है। हमारे प्रमाणित विशेषज्ञ विभिन्न विषयों और डोमेन में फैले उच्च गुणवत्ता वाले प्रश्नोत्तर जोड़े का उत्पादन सुनिश्चित करते हैं।
पाठ का सारांश
हमारे विशेषज्ञ व्यापक पाठ डेटा से संक्षिप्त और व्यावहारिक सारांश प्रदान करते हुए, व्यापक बातचीत या लंबे संवादों को प्रसारित करने में सक्षम हैं।
टेक्स्ट जनरेशन
समाचार लेख, कथा और कविता जैसी विविध शैलियों में पाठ के व्यापक डेटासेट का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित करें। ये मॉडल विभिन्न प्रकार की सामग्री उत्पन्न कर सकते हैं, जिसमें समाचार अंश, ब्लॉग प्रविष्टियाँ, या सोशल मीडिया पोस्ट शामिल हैं, जो सामग्री निर्माण के लिए लागत प्रभावी और समय बचाने वाला समाधान पेश करते हैं।
वाक् पहचान
विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए बोली जाने वाली भाषा को समझने में सक्षम मॉडल विकसित करें। इसमें ध्वनि-सक्रिय सहायक, श्रुतलेख सॉफ़्टवेयर और वास्तविक समय अनुवाद उपकरण शामिल हैं। इस प्रक्रिया में एक व्यापक डेटासेट का उपयोग शामिल है जिसमें बोली जाने वाली भाषा की ऑडियो रिकॉर्डिंग शामिल होती है, जो उनके संबंधित प्रतिलेखों के साथ जोड़ी जाती है।
उत्पाद की सिफारिशें
ग्राहक खरीद इतिहास के व्यापक डेटासेट का उपयोग करके मॉडल विकसित करें, जिसमें ऐसे लेबल शामिल हों जो उन उत्पादों को इंगित करते हों जिन्हें ग्राहक खरीदना चाहते हैं। लक्ष्य ग्राहकों को सटीक सुझाव प्रदान करना है, जिससे बिक्री बढ़े और ग्राहक संतुष्टि बढ़े।
छवि कैप्शनिंग
हमारी अत्याधुनिक, एआई-संचालित इमेज कैप्शनिंग सेवा के साथ अपनी छवि व्याख्या प्रक्रिया में क्रांति लाएं। हम सटीक और प्रासंगिक रूप से सार्थक विवरण प्रस्तुत करके चित्रों में जीवन शक्ति का संचार करते हैं। यह आपके दर्शकों के लिए आपकी दृश्य सामग्री के साथ नवीन जुड़ाव और बातचीत की संभावनाओं का मार्ग प्रशस्त करता है।
पाठ से वाक् सेवाओं का प्रशिक्षण
हम मानव भाषण ऑडियो रिकॉर्डिंग से युक्त एक व्यापक डेटासेट प्रदान करते हैं, जो एआई मॉडल के प्रशिक्षण के लिए आदर्श है। ये मॉडल आपके एप्लिकेशन के लिए प्राकृतिक और आकर्षक आवाजें उत्पन्न करने में सक्षम हैं, इस प्रकार आपके उपयोगकर्ताओं के लिए एक विशिष्ट और गहन ध्वनि अनुभव प्रदान करते हैं।
हमारे विविध डेटा कैटलॉग को कई जनरेटिव AI उपयोग मामलों को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है
ऑफ-द-शेल्फ मेडिकल डेटा कैटलॉग और लाइसेंसिंग:
- 5 विशिष्टताओं में 31M+ रिकॉर्ड और चिकित्सक ऑडियो फ़ाइलें
- रेडियोलॉजी और अन्य विशिष्टताओं में 2एम+ मेडिकल छवियां (एमआरआई, सीटी, यूएसजी, एक्सआर)
- मूल्य-वर्धित संस्थाओं और संबंध एनोटेशन के साथ 30k+ क्लिनिकल टेक्स्ट दस्तावेज़
ऑफ-द-शेल्फ स्पीच डेटा कैटलॉग और लाइसेंसिंग:
- 40k+ घंटे का स्पीच डेटा (50+ भाषाएं/100+ बोलियां)
- 55+ विषयों को कवर किया गया
- नमूनाकरण दर - 8/16/44/48 किलोहर्ट्ज़
- ऑडियो प्रकार - सहज, स्क्रिप्टेड, एकालाप, जगाने वाले शब्द
- मानव-मानव वार्तालाप, मानव-बॉट, मानव-एजेंट कॉल सेंटर वार्तालाप, मोनोलॉग, भाषण, पॉडकास्ट, आदि के लिए कई भाषाओं में पूरी तरह से लिखित ऑडियो डेटासेट।
छवि और वीडियो डेटा कैटलॉग और लाइसेंसिंग:
- भोजन/दस्तावेज़ छवि संग्रह
- गृह सुरक्षा वीडियो संग्रह
- चेहरे की छवि/वीडियो संग्रह
- ओसीआर के लिए चालान, पीओ, रसीदें दस्तावेज़ संग्रह
- वाहन क्षति का पता लगाने के लिए छवि संग्रह
- वाहन लाइसेंस प्लेट छवि संग्रह
- कार आंतरिक छवि संग्रह
- फोकस में कार चालक के साथ छवि संग्रह
- फैशन से संबंधित छवि संग्रह
चल बात करते है
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
डीएल एमएल का एक उपक्षेत्र है जो डेटा में जटिल पैटर्न सीखने के लिए कई परतों वाले कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है। एमएल एआई का एक सबसेट है जो एल्गोरिदम और मॉडल पर केंद्रित है जो मशीनों को डेटा से सीखने में सक्षम बनाता है। बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) गहन शिक्षण का एक उपसमूह हैं और जेनेरिक एआई के साथ समान आधार साझा करते हैं, क्योंकि दोनों गहन शिक्षण के व्यापक क्षेत्र के घटक हैं।
बड़े भाषा मॉडल, या एलएलएम, विस्तृत और बहुमुखी भाषा मॉडल हैं जिन्हें भाषा के मूलभूत पहलुओं को समझने के लिए शुरू में व्यापक पाठ डेटा पर पूर्व-प्रशिक्षित किया जाता है। फिर उन्हें विशिष्ट अनुप्रयोगों या कार्यों के लिए ठीक किया जाता है, जिससे उन्हें विशेष उद्देश्यों के लिए अनुकूलित और अनुकूलित किया जा सकता है।
सबसे पहले, बड़े भाषा मॉडल भारी मात्रा में डेटा और अरबों मापदंडों के साथ अपने व्यापक प्रशिक्षण के कारण कार्यों की एक विस्तृत श्रृंखला को संभालने की क्षमता रखते हैं।
दूसरे, ये मॉडल अनुकूलनशीलता प्रदर्शित करते हैं क्योंकि इन्हें न्यूनतम विशिष्ट क्षेत्र प्रशिक्षण डेटा के साथ ठीक किया जा सकता है।
अंत में, जब अतिरिक्त डेटा और पैरामीटर शामिल किए जाते हैं, तो एलएलएम का प्रदर्शन निरंतर सुधार दिखाता है, जिससे समय के साथ उनकी प्रभावशीलता बढ़ जाती है।
प्रॉम्प्ट डिज़ाइन में विशिष्ट कार्य के अनुरूप प्रॉम्प्ट बनाना शामिल है, जैसे अनुवाद कार्य में वांछित आउटपुट भाषा निर्दिष्ट करना। दूसरी ओर, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग, डोमेन ज्ञान को शामिल करके, आउटपुट उदाहरण प्रदान करके, या प्रभावी कीवर्ड का उपयोग करके प्रदर्शन को अनुकूलित करने पर केंद्रित है। प्रॉम्प्ट डिज़ाइन एक सामान्य अवधारणा है, जबकि प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग एक विशेष दृष्टिकोण है। जबकि त्वरित डिज़ाइन सभी प्रणालियों के लिए आवश्यक है, उच्च सटीकता या प्रदर्शन की आवश्यकता वाले सिस्टम के लिए त्वरित इंजीनियरिंग महत्वपूर्ण हो जाती है।
बड़े भाषा मॉडल तीन प्रकार के होते हैं। प्रत्येक प्रकार को प्रचार के लिए एक अलग दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है।
- सामान्य भाषा मॉडल प्रशिक्षण डेटा में भाषा के आधार पर अगले शब्द की भविष्यवाणी करते हैं।
- निर्देश ट्यून किए गए मॉडल को इनपुट में दिए गए निर्देशों की प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।
- डायलॉग ट्यून्ड मॉडलों को अगली प्रतिक्रिया उत्पन्न करके संवाद जैसी बातचीत करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है।