[{"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": "#000002", "text": "Beth rydyn ni'n ei wneud orau"}, {"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": "#000030", "text": "Canllaw Prynwr Popeth sydd angen i chi ei wybod cyn gwneud penderfyniad."}, {"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": "#000045", "text": "Swyddi Y lle gorau ar gyfer talent sy'n perfformio'n dda. Ymunwch a\u0302 ni!"}, {"text_idx": "#000049", "text": "Popeth sydd angen i chi ei wybod am LLM"}, {"text_idx": "#000051", "text": "Ydych chi erioed wedi crafu'ch pen, wedi rhyfeddu sut roedd Google neu Alexa i'w gweld yn eich 'cael' chi? Neu ydych chi wedi cael eich hun yn darllen traethawd a gynhyrchwyd gan gyfrifiadur sy'n swnio'n iasol ddynol? Nid ydych chi ar eich pen eich hun. Mae'n bryd tynnu'r llen yn o\u0302l a datgelu'r gyfrinach: Modelau Iaith Mawr, neu LLMs."}, {"text_idx": "#000052", "text": "Beth yw rhain, ti'n gofyn? Meddyliwch am LLMs fel dewiniaid cudd. Maent yn pweru ein sgyrsiau digidol, yn deall ein hymadroddion dryslyd, a hyd yn oed yn ysgrifennu fel ni. Maen nhw'n trawsnewid ein bywydau, gan wneud ffuglen wyddonol yn realiti."}, {"text_idx": "#000053", "text": "Mae'r canllaw hwn ar bopeth LLM. Byddwn yn archwilio'r hyn y gallant ei wneud, yr hyn na allant ei wneud, a ble y ca\u0302nt eu defnyddio. Byddwn yn archwilio sut maen nhw'n effeithio ar bob un ohonom mewn iaith blaen a syml."}, {"text_idx": "#000054", "text": "Felly, gadewch i ni ddechrau ein taith gyffrous i LLMs."}, {"text_idx": "#000055", "text": "Ar gyfer pwy mae'r Canllaw hwn?"}, {"text_idx": "#000056", "text": "Mae'r canllaw helaeth hwn ar gyfer:"}, {"text_idx": "#000057", "text": "Eich holl entrepreneuriaid a solopreneurs sy'n crensian llawer iawn o ddata yn rheolaiddAI a dysgu a\u0302 pheiriannau neu weithwyr proffesiynol sy'n dechrau gyda thechnegau optimeiddio prosesauRheolwyr prosiect sy'n bwriadu gweithredu amser-i-farchnad cyflymach ar gyfer eu modiwlau AI neu gynhyrchion sy'n cael eu gyrru gan AIA selogion technoleg sy'n hoffi mynd i mewn i fanylion yr haenau sy'n ymwneud a\u0302 phrosesau AI."}, {"text_idx": "#000058", "text": "Beth yw Modelau Iaith Mawr?"}, {"text_idx": "#000060", "text": "Mae rhai LLMs poblogaidd, fel GPT-3 OpenAI, yn defnyddio math o rwydwaith niwral a elwir yn drawsnewidydd, sy'n caniata\u0301u iddynt drin tasgau iaith cymhleth gyda hyfedredd rhyfeddol. Gall y modelau hyn gyflawni ystod eang o dasgau, megis:"}, {"text_idx": "#000061", "text": "Ateb cwestiynauCrynhoi testunCyfieithu ieithoeddCynhyrchu cynnwysHyd yn oed yn cymryd rhan mewn sgyrsiau rhyngweithiol gyda defnyddwyr"}, {"text_idx": "#000062", "text": "Wrth i LLMs barhau i esblygu, mae ganddynt botensial mawr i wella ac awtomeiddio cymwysiadau amrywiol ar draws diwydiannau, o wasanaeth cwsmeriaid a chreu cynnwys i addysg ac ymchwil. Fodd bynnag, maent hefyd yn codi pryderon moesegol a chymdeithasol, megis ymddygiad rhagfarnllyd neu gamddefnydd, y mae angen mynd i'r afael a\u0302 hwy wrth i dechnoleg ddatblygu."}, {"text_idx": "#000063", "text": "Enghreifftiau Poblogaidd o Fodelau Iaith Mawr"}, {"text_idx": "#000064", "text": "Dyma rai enghreifftiau amlwg o LLMs a ddefnyddir yn eang mewn gwahanol fertigol diwydiant:"}, {"text_idx": "#000065", "text": "Ffynhonnell Delwedd: Tuag at Wyddoniaeth Data"}, {"text_idx": "#000067", "text": "Er mwyn deall galluoedd a gweithrediadau LLMs yn llawn, mae'n bwysig ymgyfarwyddo a\u0302 rhai cysyniadau allweddol. Mae\u2019r rhain yn cynnwys:"}, {"text_idx": "#000068", "text": "Mae hyn yn cyfeirio at yr arfer o gyfieithu geiriau i fformat rhifiadol y gall modelau AI ddehongli. Yn y bo\u0302n, mewnosod geiriau yw iaith yr AI. Cynrychiolir pob gair fel fector dimensiwn uchel sy'n crynhoi ei ystyr semantig yn seiliedig ar ei gyd-destun yn y data hyfforddi. Mae'r fectorau hyn yn galluogi'r AI i ddeall y berthynas a'r tebygrwydd rhwng geiriau, gan wella dealltwriaeth a pherfformiad y model."}, {"text_idx": "#000069", "text": "Mae'r cydrannau soffistigedig hyn yn helpu'r model AI i flaenoriaethu rhai elfennau o fewn y testun mewnbwn dros eraill wrth gynhyrchu allbwn. Er enghraifft, mewn brawddeg wedi'i llenwi a\u0302 theimladau amrywiol, gallai mecanwaith sylw roi mwy o bwysau i'r geiriau sy'n dwyn teimlad. Mae'r strategaeth hon yn galluogi'r AI i gynhyrchu ymatebion mwy cywir a chynnil yn eu cyd-destun."}, {"text_idx": "#000070", "text": "Mae trawsnewidyddion yn cynrychioli math datblygedig o bensaerni\u0308aeth rhwydwaith niwral a ddefnyddir yn helaeth mewn ymchwil LLM. Yr hyn sy'n gosod trawsnewidyddion ar waha\u0302n yw eu mecanwaith hunan-sylw. Mae'r mecanwaith hwn yn caniata\u0301u i'r model bwyso ac ystyried pob rhan o'r data mewnbwn ar yr un pryd, yn hytrach nag mewn trefn ddilyniannol. Y canlyniad yw gwelliant yn y modd yr ymdrinnir a\u0302 dibyniaethau hirdymor yn y testun, her gyffredin mewn tasgau prosesu iaith naturiol."}, {"text_idx": "#000071", "text": "Mae hyd yn oed yr LLMs mwyaf datblygedig angen rhywfaint o deilwra i ragori mewn tasgau neu barthau penodol. Dyma lle mae mireinio'n dod i mewn. Ar o\u0302l i fodel gael ei hyfforddi i ddechrau ar set ddata fawr, gellir ei fireinio ymhellach, neu ei 'chywiro' ar set ddata lai, fwy penodol. Mae'r broses hon yn caniata\u0301u i'r model addasu ei alluoedd deall iaith cyffredinol i dasg neu gyd-destun mwy arbenigol."}, {"text_idx": "#000072", "text": "Mae anogwyr mewnbwn yn fan cychwyn i LLMs gynhyrchu allbynnau. Gall crefftio'r ysgogiadau hyn yn effeithiol, arfer a elwir yn beirianneg brydlon, ddylanwadu'n fawr ar ansawdd ymatebion y model. Mae'n gyfuniad o gelf a gwyddoniaeth sy'n gofyn am ddealltwriaeth frwd o sut mae'r model yn dehongli ysgogiadau ac yn cynhyrchu ymatebion."}, {"text_idx": "#000073", "text": "Wrth i LLMs ddysgu o'r data y maent wedi'u hyfforddi arno, gall unrhyw ragfarn sy'n bresennol yn y data hwn ymdreiddio i ymddygiad y model. Gallai hyn amlygu ei hun fel tueddiadau gwahaniaethol neu annheg yng nghynnyrch y model. Mae mynd i\u2019r afael a\u0302\u2019r rhagfarnau hyn a\u2019u lliniaru yn her sylweddol ym maes AI ac yn agwedd hollbwysig ar ddatblygu LLMs sy\u2019n foesegol gadarn."}, {"text_idx": "#000074", "text": "O ystyried cymhlethdod LLMs, gall deall pam eu bod yn gwneud rhai penderfyniadau neu'n cynhyrchu allbynnau penodol fod yn heriol. Mae'r nodwedd hon, a elwir yn ddehongliad, yn faes allweddol o ymchwil parhaus. Mae gwella dehongliad nid yn unig yn helpu i ddatrys problemau a mireinio modelau, ond mae hefyd yn hybu ymddiriedaeth a thryloywder mewn systemau AI."}, {"text_idx": "#000075", "text": "Sut mae modelau LLM yn cael eu hyfforddi?"}, {"text_idx": "#000076", "text": "Mae hyfforddi modelau iaith mawr (LLMs) yn dipyn o gamp sy'n cynnwys sawl cam hollbwysig. Dyma ddadansoddiad cam-wrth-gam o'r broses wedi'i symleiddio:"}, {"text_idx": "#000078", "text": "Cofiwch, mae'r broses hon yn gofyn am adnoddau cyfrifiadurol sylweddol, megis unedau prosesu pwerus a storfa fawr, yn ogystal a\u0302 gwybodaeth arbenigol mewn dysgu peiriannau. Dyna pam y caiff ei wneud fel arfer gan sefydliadau ymchwil penodol neu gwmni\u0308au sydd a\u0302 mynediad at y seilwaith a'r arbenigedd angenrheidiol."}, {"text_idx": "#000080", "text": "Fel arfer caiff modelau iaith mawr eu hyfforddi gan ddefnyddio dull a elwir yn ddysgu dan oruchwyliaeth. Yn syml, mae hyn yn golygu eu bod yn dysgu o enghreifftiau sy'n dangos yr atebion cywir iddynt."}, {"text_idx": "#000081", "text": "Dychmygwch eich bod chi'n dysgu geiriau plentyn trwy ddangos lluniau iddyn nhw. Rydych chi'n dangos llun o gath iddyn nhw ac yn dweud \u201ccath,\u201d ac maen nhw'n dysgu cysylltu'r llun hwnnw a\u0302'r gair. Dyna sut mae dysgu dan oruchwyliaeth yn gweithio. Rhoddir llawer o destun i'r model (y \u201clluniau\u201d) a'r allbynnau cyfatebol (y \u201cgeiriau\u201d), ac mae'n dysgu eu paru."}, {"text_idx": "#000082", "text": "Felly, os ydych chi'n bwydo brawddeg i LLM, mae'n ceisio rhagweld y gair neu'r ymadrodd nesaf yn seiliedig ar yr hyn y mae wedi'i ddysgu o'r enghreifftiau. Fel hyn, mae'n dysgu sut i gynhyrchu testun sy'n gwneud synnwyr ac yn cyd-fynd a\u0302'r cyd-destun."}, {"text_idx": "#000083", "text": "Wedi dweud hynny, weithiau mae LLMs hefyd yn defnyddio ychydig o ddysgu heb oruchwyliaeth. Mae hyn fel gadael i'r plentyn archwilio ystafell yn llawn o wahanol deganau a dysgu amdanynt ar eu pen eu hunain. Mae\u2019r model yn edrych ar ddata heb ei labelu, patrymau dysgu, a strwythurau heb gael gwybod yr atebion \u201ccywir\u201d."}, {"text_idx": "#000084", "text": "Mae dysgu dan oruchwyliaeth yn defnyddio data sydd wedi'i labelu a\u0302 mewnbynnau ac allbynnau, yn wahanol i ddysgu heb oruchwyliaeth, nad yw'n defnyddio data allbwn wedi'i labelu."}, {"text_idx": "#000085", "text": "Yn gryno, caiff LLMs eu hyfforddi'n bennaf gan ddefnyddio dysgu dan oruchwyliaeth, ond gallant hefyd ddefnyddio dysgu heb oruchwyliaeth i wella eu galluoedd, megis ar gyfer dadansoddi archwiliadol a lleihau dimensioldeb."}, {"text_idx": "#000087", "text": "Mae byd y posibiliadau ar gyfer adnabod data lleferydd a chymwysiadau llais yn aruthrol, ac maent yn cael eu defnyddio mewn sawl diwydiant ar gyfer llu o gymwysiadau."}, {"text_idx": "#000088", "text": "Nid yw hyfforddi model iaith mawr yn broses un maint i bawb, yn enwedig o ran y data sydd ei angen. Mae'n dibynnu ar griw o bethau:"}, {"text_idx": "#000089", "text": "Dyluniad y model.Pa waith sydd angen iddo ei wneud?Y math o ddata rydych chi'n ei ddefnyddio.Pa mor dda ydych chi am iddo berfformio?"}, {"text_idx": "#000090", "text": "Wedi dweud hynny, mae hyfforddi LLMs fel arfer yn gofyn am lawer iawn o ddata testun. Ond pa mor enfawr ydyn ni'n siarad amdano? Wel, meddyliwch ymhell y tu hwnt i gigabeit (GB). Fel arfer rydym yn edrych ar terabytes (TB) neu hyd yn oed petabytes (PB) o ddata."}, {"text_idx": "#000091", "text": "Ystyriwch GPT-3, un o'r LLMs mwyaf o gwmpas. Mae'n cael ei hyfforddi ar 570 GB o ddata testun. Efallai y bydd angen llai ar LLMs llai - efallai 10-20 GB neu hyd yn oed 1 GB o gigabeit - ond mae'n dal i fod yn llawer."}, {"text_idx": "#000092", "text": "Ond nid yw'n ymwneud a\u0302 maint y data yn unig. Mae ansawdd yn bwysig hefyd. Mae angen i'r data fod yn la\u0302n ac yn amrywiol er mwyn helpu'r model i ddysgu'n effeithiol. Ac ni allwch anghofio am ddarnau allweddol eraill o'r pos, fel y pw\u0302er cyfrifiadurol sydd ei angen arnoch, yr algorithmau rydych chi'n eu defnyddio ar gyfer hyfforddiant, a'r gosodiad caledwedd sydd gennych. Mae'r holl ffactorau hyn yn chwarae rhan fawr mewn hyfforddi LLM."}, {"text_idx": "#000094", "text": "Nid cysyniad neu arbrawf yn unig yw LLMs mwyach. Maent yn chwarae rhan hanfodol gynyddol yn ein tirwedd ddigidol. Ond pam mae hyn yn digwydd? Beth sy'n gwneud y LLMs hyn mor bwysig? Gadewch i ni ymchwilio i rai ffactorau allweddol."}, {"text_idx": "#000095", "text": "Meistrolaeth mewn Dynwared Testun DynolMae LLMs wedi trawsnewid y ffordd yr ydym yn ymdrin a\u0302 thasgau sy'n seiliedig ar iaith. Wedi'u hadeiladu gan ddefnyddio algorithmau dysgu peirianyddol cadarn, mae gan y modelau hyn y gallu i ddeall naws iaith ddynol, gan gynnwys cyd-destun, emosiwn, a hyd yn oed coegni, i ryw raddau. Nid newydd-deb yn unig yw'r gallu hwn i ddynwared iaith ddynol, mae iddo oblygiadau sylweddol.Gall galluoedd cynhyrchu testun uwch LLMs wella popeth o greu cynnwys i ryngweithio gwasanaeth cwsmeriaid.Dychmygwch allu gofyn cwestiwn cymhleth i gynorthwyydd digidol a chael ateb sydd nid yn unig yn gwneud synnwyr, ond sydd hefyd yn gydlynol, yn berthnasol, ac yn cael ei gyflwyno mewn naws sgwrsio. Dyna beth mae LLMs yn ei alluogi. Maen nhw'n hybu rhyngweithiad dynol-peiriant mwy greddfol a deniadol, gan gyfoethogi profiadau defnyddwyr, a democrateiddio mynediad at wybodaeth.Pw\u0302er Cyfrifiadura FforddiadwyNi fyddai cynnydd LLMs wedi bod yn bosibl heb ddatblygiadau cyfochrog ym maes cyfrifiadura. Yn fwy penodol, mae democrateiddio adnoddau cyfrifiannol wedi chwarae rhan arwyddocaol yn esblygiad a mabwysiadu LLMs.Mae llwyfannau cwmwl yn cynnig mynediad digynsail i adnoddau cyfrifiadura perfformiad uchel. Fel hyn, gall hyd yn oed sefydliadau bach ac ymchwilwyr annibynnol hyfforddi modelau dysgu peirianyddol soffistigedig.At hynny, mae gwelliannau mewn unedau prosesu (fel GPUs a TPUs), ynghyd a\u0302 chynnydd mewn cyfrifiadura gwasgaredig, wedi ei gwneud hi'n ymarferol hyfforddi modelau gyda biliynau o baramedrau. Mae hygyrchedd cynyddol pw\u0302er cyfrifiadura yn galluogi twf a llwyddiant LLMs, gan arwain at fwy o arloesi a chymwysiadau yn y maes.Newid Dewisiadau DefnyddwyrNid atebion yn unig sydd eu heisiau ar ddefnyddwyr heddiw; maent eisiau rhyngweithiadau atyniadol a chyfnewidiadwy. Wrth i fwy o bobl dyfu i fyny gan ddefnyddio technoleg ddigidol, mae'n amlwg bod yr angen am dechnoleg sy'n teimlo'n fwy naturiol a dynol yn cynyddu. Mae LLMs yn cynnig cyfle heb ei ail i fodloni'r disgwyliadau hyn. Trwy gynhyrchu testun tebyg i ddyn, gall y modelau hyn greu profiadau digidol deniadol a deinamig, a all gynyddu boddhad a theyrngarwch defnyddwyr. Boed yn chatbots AI sy'n darparu gwasanaeth cwsmeriaid neu gynorthwywyr llais yn darparu diweddariadau newyddion, mae LLMs yn tywys mewn oes o AI sy'n ein deall yn well.Mwynglawdd Aur Data AnstrwythuredigMae data anstrwythuredig, fel e-byst, postiadau cyfryngau cymdeithasol, ac adolygiadau cwsmeriaid, yn drysorfa o fewnwelediadau. Amcangyfrifir bod drosodd 80% o ddata menter yn anstrwythuredig ac yn tyfu ar gyfradd o 55% y flwyddyn. Mae'r data hwn yn fwynglawdd aur i fusnesau os caiff ei ddefnyddio'n iawn.Mae LLMs yn dod i rym yma, gyda'u gallu i brosesu a gwneud synnwyr o ddata o'r fath ar raddfa. Gallant drin tasgau fel dadansoddi teimladau, dosbarthu testun, echdynnu gwybodaeth, a mwy, a thrwy hynny ddarparu mewnwelediadau gwerthfawr.P'un a yw'n nodi tueddiadau o bostiadau cyfryngau cymdeithasol neu'n mesur teimladau cwsmeriaid o adolygiadau, mae LLMs yn helpu busnesau i lywio'r swm mawr o ddata anstrwythuredig a gwneud penderfyniadau sy'n seiliedig ar ddata.Y Farchnad NLP sy'n EhanguAdlewyrchir potensial LLMs yn y farchnad sy'n tyfu'n gyflym ar gyfer prosesu iaith naturiol (NLP). Mae dadansoddwyr yn rhagamcanu'r farchnad NLP i ehangu ohoni $11 biliwn yn 2020 i dros $35 biliwn erbyn 2026. Ond nid maint y farchnad yn unig sy'n ehangu. Mae'r modelau eu hunain yn tyfu hefyd, o ran maint corfforol ac yn nifer y paramedrau y maent yn eu trin. Mae esblygiad LLMs dros y blynyddoedd, fel y gwelir yn y ffigwr isod (ffynhonnell delwedd: cyswllt), yn tanlinellu eu cymhlethdod a\u2019u gallu cynyddol."}, {"text_idx": "#000096", "text": "Meistrolaeth mewn Dynwared Testun Dynol"}, {"text_idx": "#000097", "text": "Mae LLMs wedi trawsnewid y ffordd yr ydym yn ymdrin a\u0302 thasgau sy'n seiliedig ar iaith. Wedi'u hadeiladu gan ddefnyddio algorithmau dysgu peirianyddol cadarn, mae gan y modelau hyn y gallu i ddeall naws iaith ddynol, gan gynnwys cyd-destun, emosiwn, a hyd yn oed coegni, i ryw raddau. Nid newydd-deb yn unig yw'r gallu hwn i ddynwared iaith ddynol, mae iddo oblygiadau sylweddol."}, {"text_idx": "#000098", "text": "Gall galluoedd cynhyrchu testun uwch LLMs wella popeth o greu cynnwys i ryngweithio gwasanaeth cwsmeriaid."}, {"text_idx": "#000099", "text": "Dychmygwch allu gofyn cwestiwn cymhleth i gynorthwyydd digidol a chael ateb sydd nid yn unig yn gwneud synnwyr, ond sydd hefyd yn gydlynol, yn berthnasol, ac yn cael ei gyflwyno mewn naws sgwrsio. Dyna beth mae LLMs yn ei alluogi. Maen nhw'n hybu rhyngweithiad dynol-peiriant mwy greddfol a deniadol, gan gyfoethogi profiadau defnyddwyr, a democrateiddio mynediad at wybodaeth."}, {"text_idx": "#000100", "text": "Ni fyddai cynnydd LLMs wedi bod yn bosibl heb ddatblygiadau cyfochrog ym maes cyfrifiadura. Yn fwy penodol, mae democrateiddio adnoddau cyfrifiannol wedi chwarae rhan arwyddocaol yn esblygiad a mabwysiadu LLMs."}, {"text_idx": "#000101", "text": "Mae llwyfannau cwmwl yn cynnig mynediad digynsail i adnoddau cyfrifiadura perfformiad uchel. Fel hyn, gall hyd yn oed sefydliadau bach ac ymchwilwyr annibynnol hyfforddi modelau dysgu peirianyddol soffistigedig."}, {"text_idx": "#000102", "text": "At hynny, mae gwelliannau mewn unedau prosesu (fel GPUs a TPUs), ynghyd a\u0302 chynnydd mewn cyfrifiadura gwasgaredig, wedi ei gwneud hi'n ymarferol hyfforddi modelau gyda biliynau o baramedrau. Mae hygyrchedd cynyddol pw\u0302er cyfrifiadura yn galluogi twf a llwyddiant LLMs, gan arwain at fwy o arloesi a chymwysiadau yn y maes."}, {"text_idx": "#000103", "text": "Nid atebion yn unig sydd eu heisiau ar ddefnyddwyr heddiw; maent eisiau rhyngweithiadau atyniadol a chyfnewidiadwy. Wrth i fwy o bobl dyfu i fyny gan ddefnyddio technoleg ddigidol, mae'n amlwg bod yr angen am dechnoleg sy'n teimlo'n fwy naturiol a dynol yn cynyddu. Mae LLMs yn cynnig cyfle heb ei ail i fodloni'r disgwyliadau hyn. Trwy gynhyrchu testun tebyg i ddyn, gall y modelau hyn greu profiadau digidol deniadol a deinamig, a all gynyddu boddhad a theyrngarwch defnyddwyr. Boed yn chatbots AI sy'n darparu gwasanaeth cwsmeriaid neu gynorthwywyr llais yn darparu diweddariadau newyddion, mae LLMs yn tywys mewn oes o AI sy'n ein deall yn well."}, {"text_idx": "#000104", "text": "Mae data anstrwythuredig, fel e-byst, postiadau cyfryngau cymdeithasol, ac adolygiadau cwsmeriaid, yn drysorfa o fewnwelediadau. Amcangyfrifir bod drosodd 80% o ddata menter yn anstrwythuredig ac yn tyfu ar gyfradd o 55% y flwyddyn. Mae'r data hwn yn fwynglawdd aur i fusnesau os caiff ei ddefnyddio'n iawn."}, {"text_idx": "#000105", "text": "Mae LLMs yn dod i rym yma, gyda'u gallu i brosesu a gwneud synnwyr o ddata o'r fath ar raddfa. Gallant drin tasgau fel dadansoddi teimladau, dosbarthu testun, echdynnu gwybodaeth, a mwy, a thrwy hynny ddarparu mewnwelediadau gwerthfawr."}, {"text_idx": "#000106", "text": "P'un a yw'n nodi tueddiadau o bostiadau cyfryngau cymdeithasol neu'n mesur teimladau cwsmeriaid o adolygiadau, mae LLMs yn helpu busnesau i lywio'r swm mawr o ddata anstrwythuredig a gwneud penderfyniadau sy'n seiliedig ar ddata."}, {"text_idx": "#000107", "text": "Adlewyrchir potensial LLMs yn y farchnad sy'n tyfu'n gyflym ar gyfer prosesu iaith naturiol (NLP). Mae dadansoddwyr yn rhagamcanu'r farchnad NLP i ehangu ohoni $11 biliwn yn 2020 i dros $35 biliwn erbyn 2026. Ond nid maint y farchnad yn unig sy'n ehangu. Mae'r modelau eu hunain yn tyfu hefyd, o ran maint corfforol ac yn nifer y paramedrau y maent yn eu trin. Mae esblygiad LLMs dros y blynyddoedd, fel y gwelir yn y ffigwr isod (ffynhonnell delwedd: cyswllt), yn tanlinellu eu cymhlethdod a\u2019u gallu cynyddol."}, {"text_idx": "#000109", "text": "Dyma rai o'r achosion defnydd uchaf a mwyaf cyffredin o LLM:"}, {"text_idx": "#000112", "text": "Er mwyn adeiladu model iaith mawr effeithiol ar gyfer y sector bancio, mae angen y math cywir o ddata hyfforddi arnoch. Ond beth yn union mae hyn yn ei olygu? Gadewch i ni archwilio'r mathau o ddata a all helpu i lunio LLM ar gyfer y byd bancio."}, {"text_idx": "#000113", "text": "I ddechrau, mae angen data arnom sy'n crynhoi iaith cyllid. Gallai hyn gynnwys testun o ddogfennau ariannol fel adroddiadau blynyddol, dadansoddiadau o'r farchnad, ffeilio rheoliadol, ac erthyglau newyddion. Gall LLM brosesu'r math hwn o wybodaeth i ddysgu'r jargon, y cysyniadau a'r tueddiadau sy'n gysylltiedig a\u0302'r sector bancio."}, {"text_idx": "#000115", "text": "Nesaf, rydym yn ymchwilio i fanylion y parth bancio. Yma, gallai\u2019r data testun ddod o wefannau bancio/yswiriant, hanes trafodion, cytundebau benthyciad, a hyd yn oed disgrifiadau cynnyrch ariannol. Mae'r data hwn yn helpu'r LLM i ddeall manylion gwasanaethau bancio, gweithdrefnau, cynhyrchion, a therminoleg unigryw'r diwydiant."}, {"text_idx": "#000116", "text": "Agwedd bwysig ar unrhyw sector gwasanaeth yw rhyngweithio cwsmeriaid. Ar gyfer hyn, gallem ddefnyddio data testun o sgyrsiau gwasanaeth cwsmeriaid, e-byst, trawsgrifiadau galwadau, ac adborth. Mae hyn yn helpu'r LLM i ddeall yr iaith a ddefnyddir gan gwsmeriaid, eu dewisiadau, ymholiadau cyffredin, a chwynion."}, {"text_idx": "#000117", "text": "Yn y diwydiant bancio, mae rheoliadau a chydymffurfiaeth yn chwarae rhan arwyddocaol. Byddai data hyfforddi yn y cyd-destun hwn yn destun o ganllawiau rheoleiddio, dogfennau cyfreithiol, a mandadau cydymffurfio. Mae hyn yn galluogi'r LLM i ddeall amgylchedd rheoleiddio'r diwydiant bancio, telerau cyfreithiol, ac agweddau sy'n ymwneud a\u0302 chydymffurfio."}, {"text_idx": "#000118", "text": "Mewnwelediadau a Gynhyrchir gan Ddefnyddwyr"}, {"text_idx": "#000119", "text": "Gall data o lwyfannau ar-lein, lle mae defnyddwyr yn trafod pynciau bancio a chyllid, fod yn amhrisiadwy. Mae cynnwys a gynhyrchir gan ddefnyddwyr o fforymau, blogiau a chyfryngau cymdeithasol yn rhoi cipolwg ar farn a phrofiadau cwsmeriaid. Felly, mae'n helpu'r LLM i ddeall teimlad y cyhoedd tuag at gynhyrchion a sefydliadau bancio."}, {"text_idx": "#000120", "text": "Yn olaf, gall data testun a gynhyrchir o fewn gwahanol gwmni\u0308au BFSI ei hun, fel adroddiadau mewnol, polisi\u0308au a chyfathrebu, gynnig mewnwelediadau unigryw. Gall y data hwn daflu goleuni ar brosesau, gwasanaethau, a therminoleg fewnol benodol y banc i wneud yr LLM yn fwy cyfarwydd ag anghenion ac iaith y sefydliad penodol."}, {"text_idx": "#000124", "text": "Gall LLMs wella gwasanaeth cwsmeriaid yn fawr trwy ymdrin a\u0302 chyfran sylweddol o ymholiadau cwsmeriaid. Gellir eu defnyddio mewn chatbots neu gynorthwywyr rhithwir i ateb cwestiynau am wasanaethau bancio, datrys problemau cyffredin, a darparu gwybodaeth berthnasol yn gyflym. Gydag LLM, gall sefydliadau bancio gynnig cymorth cwsmeriaid 24/7 a rhyddhau asiantau dynol rhag tasgau arferol i'w helpu i ganolbwyntio ar faterion mwy cymhleth."}, {"text_idx": "#000125", "text": "Mae disgleirdeb LLMs yn gorwedd yn eu gallu i bersonoli'r profiad bancio. Gan ddefnyddio eu algorithmau cymhleth, gallant fynd yn ddwfn i ddata ariannol cwsmer, deall eu gofynion a'u hoffterau, ac yna cyflwyno argymhellion addas ar gyfer gwasanaethau fel cardiau credyd, benthyciadau, neu gyfrifon cynilo. Mae hyn yn golygu bod cwsmeriaid wedi'u harfogi a\u0302'r wybodaeth sydd ei hangen arnynt i wneud y penderfyniadau gorau. Ar ben hynny, mae'n fuddugoliaeth i fanciau, gan y gallant drosoli'r mewnwelediadau hyn i werthu a thraws-werthu eu cynigion yn optimaidd."}, {"text_idx": "#000126", "text": "O ran canfod twyll, mae LLMs yn profi i fod yn ased amhrisiadwy. Maent yn craffu ar ddata trafodion ac maent yn fedrus wrth nodi anghysondebau a allai nodi gweithgareddau twyllodrus posibl. Mae'r haen ychwanegol hon o ddiogelwch yn rhoi tawelwch meddwl i gwsmeriaid. Ar gyfer banciau, mae defnyddio system gref i atal twyll yn helpu llawer i leihau risgiau a chadw eu henw da."}, {"text_idx": "#000127", "text": "Cynorthwyo gyda Chydymffurfiaeth a Rheoleiddio"}, {"text_idx": "#000128", "text": "Mae bancio yn sector a reoleiddir yn drwm. Gall LLMs helpu banciau i lywio'r rheoliadau cymhleth hyn trwy ddarparu diweddariadau amser real ar newidiadau rheoleiddio, cynorthwyo gyda'r dogfennau angenrheidiol, ac ateb cwestiynau sy'n ymwneud a\u0302 materion cydymffurfio. Mae hyn yn sicrhau bod banciau yn cydymffurfio ac yn lleihau'r risg o ddirwyon costus a niwed i enw da."}, {"text_idx": "#000129", "text": "Gall LLMs hefyd gynorthwyo cwsmeriaid gyda chynllunio ariannol a chyllidebu. Gallant helpu cwsmeriaid i greu cynllun ariannol, olrhain treuliau, a rhoi awgrymiadau ar gyflawni eu nodau ariannol. Mae hyn yn darparu gwasanaeth gwerthfawr i gwsmeriaid ac yn eu helpu i reoli eu harian yn fwy effeithiol."}, {"text_idx": "#000130", "text": "O ran benthyca, mae angen i fanciau asesu risg credyd. Gall LLMs gynorthwyo gyda hyn trwy ddadansoddi pwyntiau data amrywiol, megis sgorau credyd, hanes ariannol, ac incwm. Yn seiliedig ar y dadansoddiad hwn, gall yr LLM helpu banciau i wneud penderfyniadau credyd gwybodus, gan leihau'r risg o ddiffygion benthyciad."}, {"text_idx": "#000131", "text": "Ar gyfer banciau sy'n cynnig gwasanaethau buddsoddi, gall LLMs gynnig cymorth amhrisiadwy. Gallant ddadansoddi tueddiadau'r farchnad a darparu argymhellion ar ddyrannu portffolio. Gall hyn arwain at bortffolios mwy optimaidd i gwsmeriaid a'u cynorthwyo i gyflawni eu nodau buddsoddi."}, {"text_idx": "#000132", "text": "Gall LLM chwarae rhan arwyddocaol wrth wella llythrennedd ariannol. Gallant esbonio cysyniadau ariannol cymhleth a darparu tiwtorialau i gwsmeriaid. Mae hyn nid yn unig yn grymuso cwsmeriaid i wneud gwell penderfyniadau ariannol ond hefyd yn meithrin perthynas gryfach rhwng y banc a'i gwsmeriaid."}, {"text_idx": "#000134", "text": "Mae hyfforddi model iaith fawr yswiriant-benodol yn gofyn am ddata amrywiol a chynrychioliadol sy'n crynhoi iaith a therminolegau'r parth yswiriant yn gywir. Dyma'r gwahanol fathau o ffynonellau data a all wasanaethu fel data hyfforddi gwerthfawr."}, {"text_idx": "#000135", "text": "Gwefannau Cwmni\u0308au YswiriantMae gwefannau cwmni\u0308au yswiriant yn drysorau o ddata. Maent yn cynnal manylion polisi, ffurflenni hawlio, a chwestiynau cyffredin (FAQs). Mae'r data hwn yn gyfoethog ag iaith sy'n benodol i'r diwydiant a gall helpu'r LLM i ddeall arlliwiau amrywiol bolisi\u0308au yswiriant a'r broses hawlio. Mae hefyd yn rhoi cipolwg ar sut mae cwmni\u0308au yswiriant yn rhyngweithio a\u0302 chwsmeriaid ac yn esbonio telerau a chysyniadau cymhleth.Cyhoeddiadau DiwydiantMae cyfnodolion masnach, cylchgronau, a chylchlythyrau o'r sector yswiriant yn ffynonellau gwych eraill o ddata hyfforddi. Maent yn cynnwys erthyglau, astudiaethau achos, ac adroddiadau ar wahanol agweddau ar yswiriant, megis tanysgrifennu, asesu risg, a rheoli polisi. Gan ddefnyddio'r data hwn, gall yr LLM ddysgu am dueddiadau diwydiant, arferion gorau, a heriau a wynebir gan gwmni\u0308au yswiriant.Dogfennau Asiantaeth RheoleiddioMae yswiriant yn ddiwydiant a reoleiddir yn drwm. Mae asiantaethau'r llywodraeth sy'n gyfrifol am y rheoliadau hyn yn cyhoeddi canllawiau a rheolau a all wasanaethu fel data hyfforddi gwerthfawr. Gall y data hwn helpu'r LLM i ddeall tirwedd gyfreithiol a rheoleiddiol y diwydiant yswiriant i sicrhau ei fod yn darparu ymatebion cywir sy'n cydymffurfio.Fforymau a Byrddau Trafod Ar-leinMae mannau ar-lein lle mae pobl yn trafod pynciau yswiriant hefyd yn werthfawr. Maent yn cynnal sgyrsiau ar bolisi\u0308au, sylw, a hawliadau. Gall y cynnwys hwn a gynhyrchir gan ddefnyddwyr helpu'r LLM i ddysgu sut mae cwsmeriaid yn siarad am yswiriant, y materion y maent yn eu hwynebu, a'r cwestiynau y maent yn eu gofyn yn gyffredin.Data Hawliadau YswiriantGall data hawliadau yswiriant, megis ffurflenni hawlio dienw a nodiadau addasu, roi cipolwg ar y broses hawlio. Gall y data hwn helpu'r LLM i ddeall yr iaith a ddefnyddir wrth brosesu hawliadau a'r gwahanol ffactorau a ddaw i'r amlwg yn ystod y broses.Llawlyfrau a Dogfennaeth HyfforddiMae cwmni\u0308au yswiriant yn defnyddio llawlyfrau hyfforddi a dogfennaeth i addysgu eu gweithwyr. Mae'r cynnwys hwn yn ddelfrydol ar gyfer hyfforddi LLM, gan ei fod yn darparu data cynhwysfawr ar arferion, polisi\u0308au a gweithdrefnau yswiriant mewn fformat strwythuredig a manwl.Astudiaethau Achos a Dogfennau CyfreithiolMae astudiaethau achos, dyfarniadau llys, a dogfennau cyfreithiol yn ymwneud a\u0302 hawliadau yswiriant ac anghydfodau yn cynnig data hyfforddi cyfoethog. Gallant helpu'r LLM i ddysgu am yr iaith gyfreithiol a'r termau a ddefnyddir yn y diwydiant yswiriant a deall sut yr ymdrinnir ag anghydfodau yswiriant.Adolygiadau Cwsmeriaid ac AdborthGall adolygiadau ac adborth cwsmeriaid ddarparu data byd go iawn ar sut mae cwsmeriaid yn gweld eu polisi\u0308au yswiriant a'u profiadau. Gall y data hwn helpu'r LLM i ddysgu am bryderon cyffredin cwsmeriaid, teimladau, ac iaith a ddefnyddir i drafod profiadau yswiriant.Adroddiadau Diwydiant ac Ymchwil i'r FarchnadMae adroddiadau ymchwil marchnad, ac astudiaethau diwydiant yn darparu data ar dueddiadau'r farchnad a dewisiadau cwsmeriaid. Gall y data hwn helpu'r LLM i ddeall y farchnad yswiriant ehangach a chael y wybodaeth ddiweddaraf am dueddiadau cyfredol a mewnwelediadau diwydiant."}, {"text_idx": "#000136", "text": "Mae gwefannau cwmni\u0308au yswiriant yn drysorau o ddata. Maent yn cynnal manylion polisi, ffurflenni hawlio, a chwestiynau cyffredin (FAQs). Mae'r data hwn yn gyfoethog ag iaith sy'n benodol i'r diwydiant a gall helpu'r LLM i ddeall arlliwiau amrywiol bolisi\u0308au yswiriant a'r broses hawlio. Mae hefyd yn rhoi cipolwg ar sut mae cwmni\u0308au yswiriant yn rhyngweithio a\u0302 chwsmeriaid ac yn esbonio telerau a chysyniadau cymhleth."}, {"text_idx": "#000137", "text": "Mae cyfnodolion masnach, cylchgronau, a chylchlythyrau o'r sector yswiriant yn ffynonellau gwych eraill o ddata hyfforddi. Maent yn cynnwys erthyglau, astudiaethau achos, ac adroddiadau ar wahanol agweddau ar yswiriant, megis tanysgrifennu, asesu risg, a rheoli polisi. Gan ddefnyddio'r data hwn, gall yr LLM ddysgu am dueddiadau diwydiant, arferion gorau, a heriau a wynebir gan gwmni\u0308au yswiriant."}, {"text_idx": "#000138", "text": "Mae yswiriant yn ddiwydiant a reoleiddir yn drwm. Mae asiantaethau'r llywodraeth sy'n gyfrifol am y rheoliadau hyn yn cyhoeddi canllawiau a rheolau a all wasanaethu fel data hyfforddi gwerthfawr. Gall y data hwn helpu'r LLM i ddeall tirwedd gyfreithiol a rheoleiddiol y diwydiant yswiriant i sicrhau ei fod yn darparu ymatebion cywir sy'n cydymffurfio."}, {"text_idx": "#000139", "text": "Fforymau a Byrddau Trafod Ar-lein"}, {"text_idx": "#000140", "text": "Mae mannau ar-lein lle mae pobl yn trafod pynciau yswiriant hefyd yn werthfawr. Maent yn cynnal sgyrsiau ar bolisi\u0308au, sylw, a hawliadau. Gall y cynnwys hwn a gynhyrchir gan ddefnyddwyr helpu'r LLM i ddysgu sut mae cwsmeriaid yn siarad am yswiriant, y materion y maent yn eu hwynebu, a'r cwestiynau y maent yn eu gofyn yn gyffredin."}, {"text_idx": "#000141", "text": "Gall data hawliadau yswiriant, megis ffurflenni hawlio dienw a nodiadau addasu, roi cipolwg ar y broses hawlio. Gall y data hwn helpu'r LLM i ddeall yr iaith a ddefnyddir wrth brosesu hawliadau a'r gwahanol ffactorau a ddaw i'r amlwg yn ystod y broses."}, {"text_idx": "#000142", "text": "Mae cwmni\u0308au yswiriant yn defnyddio llawlyfrau hyfforddi a dogfennaeth i addysgu eu gweithwyr. Mae'r cynnwys hwn yn ddelfrydol ar gyfer hyfforddi LLM, gan ei fod yn darparu data cynhwysfawr ar arferion, polisi\u0308au a gweithdrefnau yswiriant mewn fformat strwythuredig a manwl."}, {"text_idx": "#000143", "text": "Astudiaethau Achos a Dogfennau Cyfreithiol"}, {"text_idx": "#000144", "text": "Mae astudiaethau achos, dyfarniadau llys, a dogfennau cyfreithiol yn ymwneud a\u0302 hawliadau yswiriant ac anghydfodau yn cynnig data hyfforddi cyfoethog. Gallant helpu'r LLM i ddysgu am yr iaith gyfreithiol a'r termau a ddefnyddir yn y diwydiant yswiriant a deall sut yr ymdrinnir ag anghydfodau yswiriant."}, {"text_idx": "#000145", "text": "Gall adolygiadau ac adborth cwsmeriaid ddarparu data byd go iawn ar sut mae cwsmeriaid yn gweld eu polisi\u0308au yswiriant a'u profiadau. Gall y data hwn helpu'r LLM i ddysgu am bryderon cyffredin cwsmeriaid, teimladau, ac iaith a ddefnyddir i drafod profiadau yswiriant."}, {"text_idx": "#000146", "text": "Adroddiadau Diwydiant ac Ymchwil i'r Farchnad"}, {"text_idx": "#000147", "text": "Mae adroddiadau ymchwil marchnad, ac astudiaethau diwydiant yn darparu data ar dueddiadau'r farchnad a dewisiadau cwsmeriaid. Gall y data hwn helpu'r LLM i ddeall y farchnad yswiriant ehangach a chael y wybodaeth ddiweddaraf am dueddiadau cyfredol a mewnwelediadau diwydiant."}, {"text_idx": "#000148", "text": "Mae mireinio model iaith mawr yn cynnwys proses anodi fanwl. Gall Shaip, gyda'i arbenigedd yn y maes hwn, gynorthwyo'r ymdrech hon yn sylweddol. Dyma rai dulliau anodi a ddefnyddir i hyfforddi modelau fel ChatGPT:"}, {"text_idx": "#000149", "text": "Mae geiriau mewn brawddegau yn cael eu tagio gyda'u swyddogaeth ramadegol, megis berfau, enwau, ansoddeiriau, ac ati. Mae'r broses hon yn cynorthwyo'r model i ddeall y gramadeg a'r cysylltiadau rhwng geiriau."}, {"text_idx": "#000150", "text": "Mae endidau a enwir fel sefydliadau, lleoliadau, a phobl o fewn brawddeg yn cael eu marcio. Mae'r ymarfer hwn yn cynorthwyo'r model i ddehongli ystyr semantig geiriau ac ymadroddion ac yn darparu ymatebion mwy manwl gywir."}, {"text_idx": "#000151", "text": "Rhoddir labeli teimlad fel cadarnhaol, niwtral neu negyddol i ddata testun, gan helpu'r model i ddeall tanlinell emosiynol brawddegau. Mae'n arbennig o ddefnyddiol wrth ymateb i ymholiadau sy'n ymwneud ag emosiynau a barn."}, {"text_idx": "#000152", "text": "Nodi a datrys achosion lle cyfeirir at yr un endid mewn gwahanol rannau o destun. Mae'r cam hwn yn helpu'r model i ddeall cyd-destun y frawddeg, gan arwain at ymatebion cydlynol."}, {"text_idx": "#000153", "text": "Mae data testun yn cael ei gategoreiddio i grwpiau wedi'u diffinio ymlaen llaw fel adolygiadau cynnyrch neu erthyglau newyddion. Mae hyn yn cynorthwyo'r model i ganfod genre neu destun y testun, gan gynhyrchu ymatebion mwy perthnasol."}, {"text_idx": "#000154", "text": "Shaip yn gallu casglu data hyfforddi trwy gropian ar y we o wahanol sectorau fel bancio, yswiriant, manwerthu a thelathrebu. Gallwn ddarparu anodi testun (NER, dadansoddi teimladau, ac ati), hwyluso LLM amlieithog (cyfieithu), a chynorthwyo i greu tacsonomeg, echdynnu/peirianneg brydlon."}, {"text_idx": "#000155", "text": "Mae gan Shaip storfa helaeth o setiau data parod. Mae ein catalog data meddygol yn ymfalchi\u0308o mewn casgliad eang o ddata dad-adnabyddedig, diogel ac o ansawdd sy'n addas ar gyfer mentrau AI, modelau dysgu peiriannau, a phrosesu iaith naturiol."}, {"text_idx": "#000156", "text": "Yn yr un modd, mae ein catalog data llafar yn drysorfa o ddata o ansawdd uchel sy'n berffaith ar gyfer cynhyrchion adnabod llais, sy'n galluogi hyfforddiant effeithlon o fodelau AI/ML. Mae gennym hefyd gatalog data golwg cyfrifiadurol trawiadol gydag ystod eang o ddata delwedd a fideo ar gyfer cymwysiadau amrywiol."}, {"text_idx": "#000157", "text": "Rydym hyd yn oed yn cynnig setiau data agored ar ffurf addasadwy a chyfleus, yn rhad ac am ddim, i'w defnyddio yn eich prosiectau AI ac ML. Mae'r llyfrgell ddata AI helaeth hon yn eich galluogi i ddatblygu'ch modelau AI ac ML yn fwy effeithlon a chywir."}, {"text_idx": "#000158", "text": "Proses Casglu Data ac Anodi Shaip"}, {"text_idx": "#000159", "text": "O ran casglu data ac anodi, Shaip yn dilyn llif gwaith symlach. Dyma sut olwg sydd ar y broses casglu data:"}, {"text_idx": "#000160", "text": "I ddechrau, mae gwefannau'n cael eu nodi gan ddefnyddio ffynonellau dethol ac allweddeiriau sy'n berthnasol i'r data sydd ei angen."}, {"text_idx": "#000161", "text": "Unwaith y bydd y gwefannau perthnasol wedi'u nodi, mae Shaip yn defnyddio ei offeryn perchnogol i sgrapio data o'r gwefannau hyn."}, {"text_idx": "#000162", "text": "Mae'r data a gasglwyd yn cael ei brosesu cychwynnol, sy'n cynnwys hollti a dosrannu brawddegau, gan ei wneud yn addas ar gyfer camau pellach."}, {"text_idx": "#000163", "text": "Mae'r data a broseswyd ymlaen llaw wedi'i anodi ar gyfer Echdynnu Endid a Enwir. Mae'r broses hon yn cynnwys nodi a labelu elfennau pwysig o fewn y testun, fel enwau pobl, sefydliadau, lleoliadau, ac ati."}, {"text_idx": "#000164", "text": "Yn y cam olaf, mae'r mathau o berthnasoedd rhwng yr endidau a nodwyd yn cael eu pennu a'u hanodi yn unol a\u0302 hynny. Mae hyn yn helpu i ddeall y cysylltiadau semantig rhwng gwahanol gydrannau'r testun."}, {"text_idx": "#000165", "text": "Shaip yn cynnig ystod eang o wasanaethau i helpu sefydliadau i reoli, dadansoddi a gwneud y gorau o\u2019u data."}, {"text_idx": "#000166", "text": "Un gwasanaeth allweddol a gynigir gan Shaip yw crafu data. Mae hyn yn cynnwys echdynnu data o URLau parth-benodol. Trwy ddefnyddio offer a thechnegau awtomataidd, gall Shaip sgrapio symiau mawr o ddata yn gyflym ac yn effeithlon o wefannau amrywiol, Llawlyfrau Cynnyrch, Dogfennaeth Dechnegol, Fforymau Ar-lein, Adolygiadau Ar-lein, Data Gwasanaeth Cwsmeriaid, Dogfennau Rheoleiddio'r Diwydiant ac ati. Gall y broses hon fod yn amhrisiadwy i fusnesau pan fydd casglu data perthnasol a phenodol o amrywiaeth o ffynonellau."}, {"text_idx": "#000167", "text": "Datblygu modelau gan ddefnyddio setiau data amlieithog helaeth ynghyd a\u0302 thrawsgrifiadau cyfatebol ar gyfer cyfieithu testun ar draws amrywiol ieithoedd. Mae'r broses hon yn helpu i ddatgymalu rhwystrau ieithyddol ac yn hyrwyddo hygyrchedd gwybodaeth."}, {"text_idx": "#000168", "text": "Gall Shaip helpu gydag echdynnu tacsonomeg a chreu. Mae hyn yn cynnwys dosbarthu a chategoreiddio data i fformat strwythuredig sy'n adlewyrchu'r perthnasoedd rhwng gwahanol bwyntiau data. Gall hyn fod yn arbennig o ddefnyddiol i fusnesau wrth drefnu eu data, gan ei wneud yn fwy hygyrch ac yn haws ei ddadansoddi. Er enghraifft, mewn busnes e-fasnach, gellir categoreiddio data cynnyrch yn seiliedig ar y math o gynnyrch, brand, pris, ac ati, gan ei gwneud hi'n haws i gwsmeriaid lywio'r catalog cynnyrch."}, {"text_idx": "#000169", "text": "Mae ein gwasanaethau casglu data yn darparu data byd go iawn neu synthetig hanfodol sy'n angenrheidiol ar gyfer hyfforddi algorithmau AI cynhyrchiol a gwella cywirdeb ac effeithiolrwydd eich modelau. Mae'r data yn ddiduedd, yn foesegol ac yn gyfrifol wrth gadw preifatrwydd a diogelwch data mewn cof."}, {"text_idx": "#000170", "text": "Mae ateb cwestiynau (SA) yn is-faes o brosesu iaith naturiol sy'n canolbwyntio ar ateb cwestiynau yn awtomatig mewn iaith ddynol. Mae systemau SA wedi'u hyfforddi ar destun a chod helaeth, gan eu galluogi i drin gwahanol fathau o gwestiynau, gan gynnwys cwestiynau ffeithiol, diffiniadol a rhai sy'n seiliedig ar farn. Mae gwybodaeth parth yn hanfodol ar gyfer datblygu modelau SA wedi'u teilwra i feysydd penodol fel cymorth cwsmeriaid, gofal iechyd, neu gadwyn gyflenwi. Fodd bynnag, mae dulliau sicrhau ansawdd cynhyrchiol yn galluogi modelau i gynhyrchu testun heb wybodaeth parth, gan ddibynnu ar y cyd-destun yn unig."}, {"text_idx": "#000171", "text": "Gall ein ti\u0302m o arbenigwyr astudio dogfennau neu lawlyfrau cynhwysfawr yn fanwl i gynhyrchu parau Cwestiwn-Ateb, gan hwyluso creu AI Generative ar gyfer busnesau. Gall y dull hwn fynd i'r afael ag ymholiadau defnyddwyr yn effeithiol trwy gloddio gwybodaeth berthnasol o gorpws helaeth. Mae ein harbenigwyr ardystiedig yn sicrhau cynhyrchu parau Holi ac Ateb o ansawdd uchel sy'n rhychwantu pynciau a pharthau amrywiol."}, {"text_idx": "#000172", "text": "Mae ein harbenigwyr yn gallu distyllu sgyrsiau cynhwysfawr neu ddeialogau hir, gan gyflwyno crynodebau cryno a chraff o ddata testun helaeth."}, {"text_idx": "#000173", "text": "Hyfforddwch fodelau gan ddefnyddio set ddata eang o destun mewn arddulliau amrywiol, fel erthyglau newyddion, ffuglen a barddoniaeth. Yna gall y modelau hyn gynhyrchu gwahanol fathau o gynnwys, gan gynnwys darnau newyddion, cofnodion blog, neu bostiadau cyfryngau cymdeithasol, gan gynnig datrysiad cost-effeithiol sy'n arbed amser ar gyfer creu cynnwys."}, {"text_idx": "#000174", "text": "Datblygu modelau sy'n gallu deall iaith lafar ar gyfer cymwysiadau amrywiol. Mae hyn yn cynnwys cynorthwywyr sy'n cael eu hysgogi gan lais, meddalwedd arddweud, ac offer cyfieithu amser real. Mae'r broses yn cynnwys defnyddio set ddata gynhwysfawr sy'n cynnwys recordiadau sain o'r iaith lafar, ynghyd a\u0302'u trawsgrifiadau cyfatebol."}, {"text_idx": "#000175", "text": "Datblygu modelau gan ddefnyddio setiau data helaeth o hanes prynu cwsmeriaid, gan gynnwys labeli sy'n nodi'r cynhyrchion y mae cwsmeriaid yn dueddol o'u prynu. Y nod yw darparu awgrymiadau manwl gywir i gwsmeriaid, a thrwy hynny hybu gwerthiant a gwella boddhad cwsmeriaid."}, {"text_idx": "#000176", "text": "Chwyldroadwch eich proses dehongli delwedd gyda'n gwasanaeth Capsiynau Delwedd o'r radd flaenaf sy'n cael ei yrru gan AI. Rydym yn trwytho bywiogrwydd i luniau trwy gynhyrchu disgrifiadau cywir a chyd-destunol ystyrlon. Mae hyn yn paratoi'r ffordd ar gyfer posibiliadau ymgysylltu a rhyngweithio arloesol a\u0302'ch cynnwys gweledol ar gyfer eich cynulleidfa."}, {"text_idx": "#000177", "text": "Rydym yn darparu set ddata helaeth sy'n cynnwys recordiadau sain lleferydd dynol, sy'n ddelfrydol ar gyfer hyfforddi modelau AI. Mae'r modelau hyn yn gallu cynhyrchu lleisiau naturiol a deniadol ar gyfer eich cymwysiadau, gan ddarparu profiad sain unigryw a throchi i'ch defnyddwyr."}, {"text_idx": "#000178", "text": "Mae ein catalog data amrywiol wedi'i gynllunio i ddarparu ar gyfer nifer o Achosion Defnydd AI Cynhyrchiol"}, {"text_idx": "#000180", "text": "5M + Cofnodion a ffeiliau sain meddyg mewn 31 o arbenigeddau2M + Delweddau meddygol mewn radioleg ac arbenigeddau eraill (MRIs, CTs, USGs, XRs)Dociau testun clinigol 30k + gydag endidau gwerth ychwanegol ac anodi perthynas"}, {"text_idx": "#000186", "text": "Cwestiynau a Ofynnir yn Aml (COA)"}, {"text_idx": "#000187", "text": "Mae DL yn is-faes o ML sy'n defnyddio rhwydweithiau niwral artiffisial gyda haenau lluosog i ddysgu patrymau cymhleth mewn data. Mae ML yn is-set o AI sy'n canolbwyntio ar algorithmau a modelau sy'n galluogi peiriannau i ddysgu o ddata. Mae modelau iaith mawr (LLMs) yn is-set o ddysgu dwfn ac yn rhannu tir cyffredin ag AI cynhyrchiol, gan fod y ddau yn gydrannau o faes ehangach dysgu dwfn."}, {"text_idx": "#000188", "text": "Mae modelau iaith mawr, neu LLMs, yn fodelau iaith eang ac amlbwrpas sy\u2019n cael eu rhag-hyfforddi i ddechrau ar ddata testun helaeth i amgyffred agweddau sylfaenol iaith. Yna ca\u0302nt eu mireinio ar gyfer cymwysiadau neu dasgau penodol, gan ganiata\u0301u iddynt gael eu haddasu a'u hoptimeiddio at ddibenion penodol."}, {"text_idx": "#000189", "text": "Yn gyntaf, mae modelau iaith mawr yn meddu ar y gallu i ymdrin ag ystod eang o dasgau oherwydd eu hyfforddiant helaeth gyda symiau enfawr o ddata a biliynau o baramedrau."}, {"text_idx": "#000190", "text": "Yn ail, mae'r modelau hyn yn dangos gallu i addasu gan y gellir eu mireinio gydag ychydig iawn o ddata hyfforddiant maes penodol."}, {"text_idx": "#000191", "text": "Yn olaf, mae perfformiad LLMs yn dangos gwelliant parhaus pan ymgorfforir data a pharamedrau ychwanegol, gan wella eu heffeithiolrwydd dros amser."}, {"text_idx": "#000192", "text": "Mae dylunio prydlon yn golygu creu ysgogiad wedi'i deilwra i'r dasg benodol, megis nodi'r iaith allbwn a ddymunir mewn tasg cyfieithu. Mae peirianneg brydlon, ar y llaw arall, yn canolbwyntio ar optimeiddio perfformiad trwy ymgorffori gwybodaeth parth, darparu enghreifftiau allbwn, neu ddefnyddio geiriau allweddol effeithiol. Mae dylunio prydlon yn gysyniad cyffredinol, tra bod peirianneg brydlon yn ddull arbenigol. Er bod dylunio prydlon yn hanfodol ar gyfer pob system, mae peirianneg brydlon yn dod yn hanfodol ar gyfer systemau sydd angen cywirdeb neu berfformiad uchel."}, {"text_idx": "#000193", "text": "Mae tri math o fodelau iaith mawr. Mae pob math yn gofyn am ddull gwahanol o hyrwyddo."}, {"text_idx": "#000194", "text": "Mae modelau iaith generig yn rhagweld y gair nesaf yn seiliedig ar yr iaith yn y data hyfforddi.Mae modelau wedi'u tiwnio a\u0302 chyfarwyddiadau wedi'u hyfforddi i ragfynegi ymateb i'r cyfarwyddiadau a roddir yn y mewnbwn.Mae modelau wedi'u tiwnio a\u0302 deialog yn cael eu hyfforddi i gael sgwrs debyg i ddeialog trwy gynhyrchu'r ymateb nesaf."}]