[{"text_idx": "#000001", "text": "Beth rydyn ni'n ei wneud orau\nCwrw ArbenigolAI Gofal Iechyd Casglu, Dad-nodi ac Anodi setiau data mawr gan arbenigwyr Gofal Iechyd. AI Sgwrsio Lleoli modelau lleferydd wedi'u galluogi gan AI gyda setiau data amlieithog strwythuredig cyfoethog.AI cynhyrchiol Harneisio pw\u0302er AI cynhyrchiol i drawsnewid data cymhleth yn ddeallusrwydd gweithredadwy.Gweld popeth\nCasglu data Creu a chasglu sain, delweddau, testun a fideo o bob rhan o'r byd.\nAnodi a Labelu Data Anodi data yn gywir i wneud i AI ac ML feddwl yn gyflymach ac yn ddoethach.\nDad-adnabod Data Sicrhau cydymffurfiad ag arbenigwyr parth credentialed ac ardystiedig.\nTrawsgrifio Data Trawsgrifiad cwmwl wedi'i yrru gan AI sy'n cefnogi 150+ o ieithoedd.\nCanllaw Prynwr: Anodi / Labelu Data"}, {"text_idx": "#000004", "text": "AI Sgwrsio Lleoli modelau lleferydd wedi'u galluogi gan AI gyda setiau data amlieithog strwythuredig cyfoethog."}, {"text_idx": "#000005", "text": "AI cynhyrchiol Harneisio pw\u0302er AI cynhyrchiol i drawsnewid data cymhleth yn ddeallusrwydd gweithredadwy."}, {"text_idx": "#000006", "text": "Casglu data Creu a chasglu sain, delweddau, testun a fideo o bob rhan o'r byd."}, {"text_idx": "#000007", "text": "Anodi a Labelu Data Anodi data yn gywir i wneud i AI ac ML feddwl yn gyflymach ac yn ddoethach."}, {"text_idx": "#000008", "text": "Dad-adnabod Data Sicrhau cydymffurfiad ag arbenigwyr parth credentialed ac ardystiedig."}, {"text_idx": "#000009", "text": "Trawsgrifio Data Trawsgrifiad cwmwl wedi'i yrru gan AI sy'n cefnogi 150+ o ieithoedd."}, {"text_idx": "#000013", "text": "Setiau Data MeddygolData gofal iechyd safonol aur, o ansawdd uchel, wedi'i ddad-nodi."}, {"text_idx": "#000014", "text": "Setiau Data Lleferydd/SainDod o hyd i ddata lleferydd, wedi'i drawsgrifio a'i anodi mewn dros 50 o ieithoedd."}, {"text_idx": "#000018", "text": "DiwydiantBancio a Chyllid Gwella modelau ML i greu profiad defnyddiwr diogel.Diwydiant Ceir Data hyfforddi a dilysu hynod gywir ar gyfer Cerbydau Ymreolaethol. manwerthu Hyfforddwch eich model AI gyda'r Data Hyfforddi mwyaf cyd-destunol a pherthnasol.Gweld popeth\nDefnyddiwch AchosionAnodi Data MeddygolHyfforddi algorithmau dysgu peiriannau i ddatblygu modelau AI mewn gofal iechyd.Cydnabyddiaeth wyneb Auto-canfod un neu fwy o wynebau dynol yn seiliedig ar dirnodau wyneb. Asesiad Niwed Cerbydau Nodi a chydnabod maint y difrod i ragfynegi ac amcangyfrif cost.Gweld popeth\nDefnyddiwch AchosionProsesu Iaith Naturiol Deall y Bwriad neu'r emosiwn y tu o\u0302l i'r sgwrs ddynol.Gweledigaeth Cyfrifiadurol Hyfforddi modelau ML gyda'r data AI gorau yn y dosbarth i wneud synnwyr o'r byd gweledol. Cydnabod Cymeriad Optegol (OCR) Optimeiddio digideiddio data gyda data hyfforddi OCR o ansawdd uchel.Gweld popeth"}, {"text_idx": "#000022", "text": "Anodi Data MeddygolHyfforddi algorithmau dysgu peiriannau i ddatblygu modelau AI mewn gofal iechyd."}, {"text_idx": "#000023", "text": "Cydnabyddiaeth wyneb Auto-canfod un neu fwy o wynebau dynol yn seiliedig ar dirnodau wyneb."}, {"text_idx": "#000026", "text": "Gweledigaeth Cyfrifiadurol Hyfforddi modelau ML gyda'r data AI gorau yn y dosbarth i wneud synnwyr o'r byd gweledol."}, {"text_idx": "#000028", "text": "Astudiaeth achos Astudiaethau achos wedi'u crefftio a'u curadu ar gyfer timau AI o'r radd flaenaf.Canllaw Prynwr Popeth sydd angen i chi ei wybod cyn gwneud penderfyniad.Infographics Trosolwg hawdd ei ddeall o bynciau AI trwy ddelweddu data.\nSetiau Data Sampl Setiau data sampl o ansawdd uchel i hyfforddi'ch model AI.Yn Y Cyfryngau Detholiad o erthyglau AI a straeon newyddion ar Shaip o bob rhan o'r byd.Blogiau Gwybod y mewnwelediadau diweddaraf sy'n gyrru AI & ML Technologies.\nData hyfforddi i adeiladu AI Sgwrs amlieithog\nAnodiad Cydnabod Endid a Enwir ar gyfer NLP Clinigol"}, {"text_idx": "#000029", "text": "Astudiaeth achos Astudiaethau achos wedi'u crefftio a'u curadu ar gyfer timau AI o'r radd flaenaf."}, {"text_idx": "#000031", "text": "Infographics Trosolwg hawdd ei ddeall o bynciau AI trwy ddelweddu data."}, {"text_idx": "#000037", "text": "Amdanom ni Arweinydd byd-eang mewn data hyfforddi deallusrwydd artiffisial.Arweinyddiaeth Y ti\u0302m sy'n arwain Shaip i'r cyfeiriad cywir.Digwyddiadau a Gweminar Digwyddiadau byd-eang sy'n pweru technolegau deallusrwydd artiffisial.Diogelwch a Chydymffurfiaeth Cadw at y lefel uchaf o ddiogelwch a chydymffurfiaeth.\nLles y Dyrfa Gwneud argraff a rhoi yn o\u0302l i'r gymdeithas.Ystafell y Wasg Sylw Shaip yn y wasg mewn cyhoeddiadau blaenllaw.Partneriaid Partneriaid sy'n ein helpu i bweru technolegau deallusrwydd artiffisial.Swyddi Y lle gorau ar gyfer talent sy'n perfformio'n dda. Ymunwch a\u0302 ni!\nBusnes Cychwyn y Flwyddyn 2023 \u2013 Diwydiannau Gwasanaethau Busnes\nBusnes Cychwyn y Flwyddyn 2022 \u2013 Diwydiannau Gwasanaethau Busnes"}, {"text_idx": "#000038", "text": "Amdanom ni Arweinydd byd-eang mewn data hyfforddi deallusrwydd artiffisial."}, {"text_idx": "#000040", "text": "Digwyddiadau a Gweminar Digwyddiadau byd-eang sy'n pweru technolegau deallusrwydd artiffisial."}, {"text_idx": "#000041", "text": "Diogelwch a Chydymffurfiaeth Cadw at y lefel uchaf o ddiogelwch a chydymffurfiaeth."}, {"text_idx": "#000044", "text": "Partneriaid Partneriaid sy'n ein helpu i bweru technolegau deallusrwydd artiffisial."}, {"text_idx": "#000049", "text": "Casglu data: Dechreuodd fy hyfforddiant gydag ystod amrywiol o destun rhyngrwyd. Fodd bynnag, dylwn nodi, er fy mod wedi cael fy hyfforddi ar set ddata eang, nid wyf yn gwybod pa ddogfennau oedd yn rhan o'r set hyfforddi honno nac yn gallu cyrchu unrhyw ddogfennau neu ffynonellau penodol.Hyfforddiant Cychwynnol (cyn-hyfforddiant): Dyma lle dysgais i ragweld y gair nesaf mewn brawddeg. Wnes i ddim dechrau gwybod Saesneg nac unrhyw iaith arall. Yn lle hynny, trwy ragweld y gair nesaf mewn miliynau o frawddegau, dysgais yn raddol am ramadeg, ffeithiau am y byd a rhai galluoedd rhesymu. Fodd bynnag, mae hyn hefyd yn golygu efallai fy mod wedi dysgu o wybodaeth ragfarnllyd neu anghywir gan na chafodd y data ei hidlo'n drylwyr.Cywiro: Ar o\u0302l yr hyfforddiant cychwynnol, rhoddodd fy nghre\u0308wyr yn OpenAI arweiniad pellach gyda set ddata fwy penodol, a gynhyrchwyd gyda chymorth adolygwyr dynol. Mae'r adolygwyr hyn yn dilyn canllawiau i adolygu a graddio allbynnau model posibl ar gyfer ystod o fewnbynnau enghreifftiol. Mae\u2019r broses fireinio yn fath o ddeialog rhwng y model a\u2019r adolygwyr sy\u2019n fy helpu i alinio\u2019n well a\u0302 gwerthoedd dynol.Dysgu Parhaus: Er nad wyf yn dysgu o ryngweithio unigol oherwydd rhesymau preifatrwydd, mae OpenAI yn gweithio'n barhaus gyda thi\u0302m o adolygwyr dynol i ddarparu adborth a gwneud gwelliannau ailadroddol yn seiliedig ar batrymau a mewnwelediadau ehangach."}, {"text_idx": "#000050", "text": "Enghraifft cyn-hyfforddiant: Tybiwch fod gennym y frawddeg, \u201cEisteddodd y gath ar y __\u201d. Yn y cyfnod cyn hyfforddi, byddai\u2019r model fel fi yn dysgu rhagweld y gair nesaf yn y frawddeg, a allai fod yn \u201cmat\u201d \u201cto\u201d neu \u201cgoeden\u201d. Dysgir hyn trwy brosesu biliynau o frawddegau o destun rhyngrwyd amrywiol, sy'n ymwneud yn anuniongyrchol a\u0302 rhyngweithio dynol wrth i fodau dynol greu'r cynnwys gwreiddiol.Enghraifft o fireinio: Ar o\u0302l y cyfnod cyn-hyfforddiant, mae'r model yn mynd i mewn i'r cyfnod mireinio. Dyma sut y gallai weithio:"}, {"text_idx": "#000051", "text": "Rhoddir tasg i'r adolygydd dynol adolygu allbynnau model posibl ar gyfer mewnbwn fel \u201cCyfieithwch y testun Saesneg canlynol i Ffrangeg: 'Helo, sut wyt ti?'\u201d. Efallai y bydd y model yn cynhyrchu sawl ymateb fel \u201cBonjour, comment c\u0327a va?\u201d neu \u201cSalut, sylw vas-tu?\u201d etc."}, {"text_idx": "#000052", "text": "Mae'r adolygydd yn graddio'r ymatebion hyn yn seiliedig ar ffactorau fel cywirdeb, rhuglder, a phriodoldeb. Mae'r graddfeydd hyn yn helpu'r model i gyffredinoli ac ymateb i fewnbynnau tebyg yn y dyfodol."}, {"text_idx": "#000053", "text": "Cofiwch, mae'r enghreifftiau a ddarperir yma wedi'u symleiddio i ddangos y broses. Mae'r hyfforddiant gwirioneddol yn cynnwys algorithmau cymhleth a llawer iawn o ddata."}, {"text_idx": "#000054", "text": "Amrywiaeth o ddata: Nid yw'n ymwneud a\u0302 chyfaint y data yn unig, ond hefyd yr amrywiaeth. Mae angen i'r data fod yn amrywiol i gwmpasu ystod eang o bynciau, arddulliau, a thonau a geir mewn iaith ddynol.Ansawdd y Data: Gall ansawdd y data a ddefnyddir ar gyfer hyfforddiant hefyd ddylanwadu ar ba mor effeithiol y mae'r model yn dysgu. Gall data o ansawdd gwell o bosibl leihau'r swm sydd ei angen ar gyfer hyfforddiant effeithiol.Pensaerni\u0308aeth Model: Gall pensaerni\u0308aeth y model (fel nifer yr haenau neu baramedrau yn y rhwydwaith niwral) hefyd effeithio ar faint o ddata sydd ei angen. Mae modelau mwy, fel GPT-3 neu GPT-4, fel arfer yn gofyn am fwy o ddata na modelau llai.Amcanion Hyfforddi: Gall y math o dasgau y bwriedir i'r model eu cyflawni ddylanwadu ar faint o ddata sydd ei angen. Efallai y bydd angen llai o ddata ar fodel sydd wedi'i gynllunio ar gyfer tasg benodol os yw wedi'i dargedu'n dda, tra bydd model cyffredinol fel GPT-3 neu GPT-4, sydd wedi'i gynllunio i ymdrin ag ystod eang o dasgau, angen mwy o ddata ar gyfer dealltwriaeth ehangach."}, {"text_idx": "#000055", "text": "Yn achos GPT-3, er enghraifft, mae gan y model 175 biliwn o baramedrau ac fe'i hyfforddwyd ar gannoedd o gigabeit o destun. Ond nid yw'r ffigurau hyn yn nodi cymhlethdod y broses yn llawn. Mae manylion y broses hyfforddi, gan gynnwys union faint o ddata a ddefnyddiwyd, yn fanylion perchnogol a gedwir gan OpenAI a sefydliadau tebyg."}, {"text_idx": "#000056", "text": "Dechrau Bach: Yn enwedig ar gyfer problemau syml neu brototeipiau model cychwynnol, gall set ddata lai fod yn ddigonol. Er enghraifft, os ydych chi'n adeiladu dosbarthwr delwedd sylfaenol, efallai y byddwch chi'n dechrau gydag ychydig gannoedd neu filoedd o ddelweddau fesul categori.Ystyriwch y Cymhlethdod: Mae problemau mwy cymhleth fel arfer yn gofyn am fwy o ddata. Os ydych chi'n datblygu model dysgu dwfn neu'n gweithio gyda phroblem gymhleth fel prosesu iaith naturiol, efallai y bydd angen miliynau o bwyntiau data arnoch.Ansawdd dros Nifer: Yn aml gall data perthnasol o ansawdd fod yn fwy buddiol na swm enfawr o ddata o ansawdd gwael. Mae'n hollbwysig sicrhau bod eich data'n cael ei lanhau, ei anodi'n gywir, a'i fod yn gynrychioliadol o'r broblem rydych chi'n ceisio'i datrys.Cydbwyso Eich Dosbarthiadau: Ar gyfer tasgau dysgu dan oruchwyliaeth, gwnewch yn siw\u0302r bod gennych gydbwysedd da o enghreifftiau ar gyfer pob dosbarth. Gall set ddata anghytbwys arwain at fodel sy'n perfformio'n wael ar ddosbarthiadau heb gynrychiolaeth ddigonol.Defnyddiwch Setiau Dilysu a Phrawf: Dylid neilltuo rhan o'ch set ddata ar gyfer dilysu (tiwnio paramedrau model) a phrofi (gwerthuso perfformiad model). Gallai rhaniadau cyffredin fod yn 70% o\u2019r data ar gyfer hyfforddiant, 15% ar gyfer dilysu, a 15% ar gyfer profion, er y gall y cyfrannau hyn amrywio.Arbrofi ac iteru: Dechreuwch gyda swm cychwynnol o ddata, hyfforddwch eich model, gwerthuswch ei berfformiad, ac yn ailadroddol ychwanegu mwy o ddata, tweak eich model, neu wella ansawdd eich data yn seiliedig ar y canlyniadau."}, {"text_idx": "#000057", "text": "Cofiwch, mae mwy o ddata fel arfer yn gwella perfformiad modelau dysgu peiriannau, ond dim ond hyd at bwynt. Ar o\u0302l pwynt penodol, gallai casglu mwy o ddata gymryd mwy o amser a chostus na'i werth, a gallai fod yn fwy buddiol canolbwyntio ar wella ansawdd eich data neu fireinio'ch pensaerni\u0308aeth enghreifftiol."}, {"text_idx": "#000058", "text": "Cyn-hyfforddiant: Yn y cam hwn, mae'r model yn agored i lawer iawn o ddata testun rhyngrwyd. Nid yw'r data hwn wedi'i anodi'n benodol, ond mae'r model wedi'i hyfforddi i ragfynegi'r gair nesaf mewn brawddeg. Mae hyn yn rhoi dealltwriaeth gyffredinol i'r model o ramadeg, ffeithiau am y byd, a rhai galluoedd rhesymu.Tiwnio coeth: Ar o\u0302l rhag-hyfforddiant, caiff y model ei fireinio ymhellach ar set ddata gulach a gynhyrchir gyda chymorth adolygwyr dynol. Mae'r adolygwyr hyn yn dilyn canllawiau gan OpenAI i adolygu a graddio allbynnau model posibl ar gyfer ystod o fewnbynnau. Yn yr ystyr hwn, gellir ystyried y broses fireinio fel math o anodi, lle mae adolygwyr dynol yn arwain ymatebion y model, gan ei helpu i alinio'n well a\u0302 gwerthoedd dynol a sicrhau ei fod yn osgoi cynnwys amhriodol neu anniogel."}, {"text_idx": "#000059", "text": "Felly er nad yw'r set ddata gychwynnol a ddefnyddiwyd ar gyfer rhag-hyfforddiant wedi'i hanodi yn yr ystyr draddodiadol, mae'r broses fireinio yn cynnwys math o anodi, lle mae adolygwyr dynol yn arwain ymddygiad y model trwy raddio gwahanol allbynnau."}, {"text_idx": "#000062", "text": "Diogelwch: Adolygir allbynnau i sicrhau nad ydynt yn cynnwys cyfarwyddiadau niweidiol nac iaith sarhaus."}, {"text_idx": "#000063", "text": "Cyflawnder: Mae hwn yn asesu a yw ymateb y model yn ateb ymholiad y defnyddiwr yn llawn."}, {"text_idx": "#000064", "text": "Rhuglder: Mae adolygwyr yn gwirio a yw allbwn y model yn rhugl yn ieithyddol ac yn gydlynol."}, {"text_idx": "#000065", "text": "Enghreifftiau yn unig yw'r categori\u0308au hyn. Mae'r broses fireinio wirioneddol yn cynnwys system werthuso fwy cymhleth ac adborth parhaus rhwng yr adolygwyr a'r ti\u0302m datblygu AI. Nod yr anodiadau hyn yw gwneud ymatebion y model yn fwy defnyddiol, diogel, ac wedi'u halinio a\u0302 gwerthoedd dynol."}, {"text_idx": "#000066", "text": "Nid yw OpenAI, y sefydliad y tu o\u0302l i ChatGPT, yn datgelu'n gyhoeddus union nifer yr adolygwyr sy'n ymwneud a\u0302'r broses fireinio. Fodd bynnag, o ystyried maint a chymhlethdod hyfforddi model iaith mor fawr, mae'n ddiogel dweud bod y broses yn debygol o gynnwys ti\u0302m sylweddol o adolygwyr."}, {"text_idx": "#000067", "text": "Mae'r adolygwyr dynol hyn yn dilyn canllawiau a ddarperir gan OpenAI i adolygu a graddio allbynnau model posibl. Mae'n broses barhaus, ailadroddus lle defnyddir adborth adolygwyr i wella a mireinio'r model dros amser. Mae OpenAI yn cynnal dolen adborth gref gyda'r adolygwyr, gan gynnwys cyfarfodydd wythnosol i fynd i'r afael a\u0302 chwestiynau a darparu eglurhad."}, {"text_idx": "#000071", "text": "Cofiwch, darluniadol yn unig yw'r niferoedd hyn a byddai cyflymder gwirioneddol yr anodi yn dibynnu ar y ffactorau a grybwyllwyd uchod. Yn ogystal, mae hyfforddi anodyddion yn briodol a rheoli ansawdd cyson yn hanfodol ar gyfer llwyddiant unrhyw brosiect anodi ar raddfa fawr."}, {"text_idx": "#000075", "text": "3 Rhwystrau i Esblygiad AI Sgwrsio"}]