EINSPRACHIGE DATEN FÜR LLMs

Sind Sie es leid, endlose Mengen an Open-Source-Daten in mehreren Sprachen zu durchforsten und dabei gleichzeitig Schwierigkeiten zu haben, die Informationen zu finden, die Sie brauchen? Fällt es Ihnen schwer, qualitativ hochwertige einsprachige Daten zu finden, um Ihr LLM- oder GenAI-Projekt aufzubauen oder feinabzustimmen?

Suchen Sie nicht mehr weiter! Unsere einsprachigen Daten für LLMs sind dazu da, Ihnen zu helfen.

Pangeanics Ursprünge als Übersetzungsdienstleister und Entwickler von maschinellen Übersetzungen bedeuten, dass unsere Datenbeschaffungsreise vor langer, langer Zeit begonnen hat, indem wir einsprachige Daten in vielen Sprachpaaren erworben, gesammelt und erweitert haben, um zweisprachige Datensätze zu erstellen. Viele dieser Daten werden nun sowohl für das Training von LLMs als auch von Grundlagenmodellen verwendet.

Wir reden nicht nur, sondern handeln auch. Unsere Daten für LLM-Dienste werden auch von unseren Entwicklern im Bereich des Maschinenlernens verwendet, um verschiedene Arten von Modellen für Kunden wie dem spanischen Inlandsfinanzdienst (Steueramt), Automobilherstellern, Finanzinstituten usw. zu erstellen.

Katalanisches LLM: Wir arbeiten mit dem Barcelona SuperComputing Center (BSC) zusammen, um Korpora auf Katalanisch, Mechanismen zur Erkennung von Voreingenommenheit und von Hassreden, zur Datenannotation und Datenkennzeichnung bereitzustellen.
Spanisches LLM: Datenbereitstellung für die Entwicklung der nächsten Generation von Großen Sprachmodellen mit Beiträgen von der Nationalbibliothek und aus weiteren Quellen.
Wissensextraktion: Wir haben ein Modell für die viertgrößte Bank in Spanien (Bankia) erstellt, um Kundendaten und Vertragsdetails aus Verträgen im großen Maßstab zu extrahieren, um so die manuelle Verarbeitung um 90% zu reduzieren.
Datenklassifikation: nach Anwendung von optischer Zeichenerkennung (OCR) in klassifizierten forensischen Beweisen der Strafverfolgung.
Maschinelle Übersetzung:Wir haben das NTEU-Projekt geleitet, um kundenspezifische Übersetzungsmodelle für europäische öffentliche Verwaltungen mit Hilfe von Big-Data-Repositories und einem Teil unserer zweisprachigen Datensammlung zu erstellen. Zudem haben wir dem japanischen Konglomerat Omron bei spezifischen Dokumentenübersetzungsmodellen in einem privaten SaaS sowie der Nachrichtenagentur EFE geholfen.
Anonymisierung: Wir haben das europäische MAPA-Projekt geleitet und verwaltet. Datenkennzeichnung und -annotation zur Erstellung des ersten LLM-basierten Open-Source-Personendatenanonymisierers.

Domäneninterne einsprachige Daten für LLMs

Ein Großes Sprachmodell enthält eine riesige Menge an Textdaten in einer einzigen Sprache, die sorgfältig ausgewählt und bereinigt wurden, um maximale Genauigkeit und Effizienz zu gewährleisten. Mithilfe unserer einsprachigen Daten können Sie Ihr LLM darauf trainieren, in einer bestimmten Sprache zu brillieren, und so seine Leistung und seine Fähigkeiten verbessern.

Aber das ist noch nicht alles. Unsere einsprachigen Daten bieten auch eine Reihe von Vorteilen:

Verbesserte Qualität der Daten

Indem wir uns auf eine einzige Sprache konzentrieren, können wir sicherstellen, dass unsere Daten von höchster Qualität sind und nur minimale Fehler und Inkonsistenzen aufweisen.

Erhöhte Effizienz

Mit allen Daten in einer einzigen Sprache können Sie Ihren Trainingsprozess optimieren und Zeit und Ressourcen sparen.

Bessere Leistung

Mit unseren einsprachigen Daten können Sie Ihr LLM gezielt auf eine bestimmte Sprache ausrichten, was zu verbesserten Leistungen und präziseren Ergebnissen führt.

Wir stellen eine Auswahl verschiedener Sprachen zur Verfügung, sodass Sie diejenige auswählen können, die Ihren Anforderungen am besten entspricht. Unabhängig davon, ob Ihr Projekt im Bereich Wirtschaft, Gesundheitswesen, Technologie oder einer anderen Branche angesiedelt ist – wir haben die passenden Daten für Sie.

Arabisch
Chinesisch (vereinfacht)
Chinesisch (traditionell)
Deutsch
Englisch

Französisch
Hindi
Indonesisch
Italienisch
Japanisch

Koreanisch
Niederländisch
Polnisch
Portugiesisch
Russisch

Schwedisch
Spanisch
Thailändisch
Türkisch

Und noch viele andere mehr!

Lassen Sie sich nicht von Sprachbarrieren bremsen. Nutzen Sie unsere hochwertigen einsprachigen Daten und beobachten Sie, wie Ihr LLM gedeiht. Bestellen Sie jetzt und beginnen Sie, bessere Ergebnisse bei Ihren Aufgaben im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache zu erzielen.

Datensammlungsdienste

Wir bieten kontinuierliche Daten an, sodass Sie sich stets auf aktuelle, durch den Menschen überprüfte einsprachige Daten für das Training von LLMs in verschiedenen Sprachen und Wissensbereichen verlassen können.

RLHF

Das „Bestärkende Lernen durch menschliche Rückkopplung“ (RLHF, im Englischen „Reinforcement Learning from Human Feedback“) ist ein maschineller Lernansatz, der Techniken des bestärkenden Lernens mit menschlichen Vorgaben kombiniert, um einen künstliche Intelligenz (KI)-Agenten zu trainieren. Das Ziel von RLHF ist es, einen Agenten zu trainieren, der Entscheidungen in einer Umgebung treffen kann, um kumulative Belohnungen zu maximieren.

Einer der Hauptvorteile von RLHF ist, dass es dem Agenten ermöglicht, menschlichere Entscheidungen zu treffen. Indem menschliches Feedback zur Bildung des Belohnungsmodells verwendet wird, ist der Agent in der Lage, zu lernen, was Menschen bevorzugen, um darauf basierend Entscheidungen zu treffen. Dies kann besonders in Situationen nützlich sein, in denen die Umgebung komplex ist und es mehrere mögliche Lösungen für ein Problem gibt. .

Bestärkendes Lernen durch menschliche Rückkopplung ist ein leistungsstarkes Werkzeug, um künstliche Intelligenz-Agenten zu trainieren, Entscheidungen in komplexen Umgebungen zu treffen.

Durch die Kombination von Techniken des bestärkenden Lernens mit menschlichen Vorgaben ermöglicht das RLHF dem Agenten, zu lernen, was Menschen bevorzugen, um so menschlichere Entscheidungen zu treffen. Seine potenziellen Anwendungen sind weitreichend und vielfältig, und es wird voraussichtlich eine bedeutende Rolle bei der Gestaltung der Zukunft der künstlichen Intelligenz spielen.

Vertrauen Sie einem bewährten, erfahrenen Sprachteam

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Große Sprachmodelle (LLM) sind eine Form künstlicher Intelligenz (KI), die darauf ausgelegt ist, Texte zu generieren. Sie werden mit riesigen Text- und Code-Datensätzen trainiert und können für verschiedene Aufgaben eingesetzt werden, wie zum Beispiel dem Zusammenfassen, dem Verfassen verschiedener Arten von kreativen Inhalten, dem informativen Beantworten von Fragen und dem Übersetzen (wenn auch langsamer als neuronale Maschinenübersetzung und zu höheren Kosten). Die Integration von Funktionen, die denen von Chatbots ähneln, dem Bestärkenden Lernen durch menschliche Rückkopplung, um unerwünschte, unnütze oder unsichere Antworten zu beschneiden und sie den sprachlichen Gepflogenheiten in der jeweiligen Sprache anzupassen, erlauben es den LLMs, menschliche Anfragen zu verstehen und effizientere Antworten zu liefern.

Eine der größten Herausforderungen bei der Entwicklung von LLMs ist der Bedarf an großen Mengen von Trainingsdaten. Diese Daten sind normalerweise einsprachig, d.h. alle in derselben Sprache. Das liegt daran, dass LLMs darauf trainiert werden, die Muster einer Sprache in einer bestimmten Sprache zu erlernen, und einsprachige Daten ermöglichen es ihnen, dies auf effizientere Weise zu tun.

Vorteile von kuratierten einsprachigen Daten im LLM-Training

Einsprachige Daten können auf verschiedene Weisen genutzt werden, um LLMs zu entwickeln. Erstens ermöglichen sie dem Modell, die Feinheiten einer bestimmten Sprache effizienter zu erlernen. Zweitens vereinfachen sie den Trainingsprozess, da keine Übersetzung von Daten von einer Sprache in eine andere erforderlich ist. Drittens können sie zu einer besseren Leistung bei sprachspezifischen Aufgaben führen, wie beim Übersetzen oder dem Beantworten von Fragen.

Benefits of Curated Monolingual Data in LLM training

Wie werden kuratierte einsprachige Daten für das LLM-Training verwendet?

Während der Vorab-Trainings-Phase:LLMs werden typischerweise auf riesigen Text- und Code-Datensätzen vorab trainiert. Wie zuvor erwähnt, können einsprachige Daten verwendet werden, um LLMs in verschiedenen Aufgaben, wie Sprachmodellierung, Textzusammenfassung oder Fragebeantwortung, vorab zu trainieren.
Feinanpassung (fine-tuning): Nach dem Vorab-Training können LLMs mit einsprachigen Daten feinjustiert werden, um ihre Leistung in spezifischen Aufgaben, wie bei der Klassifizierung oder Datenkategorisierung oder Stimmungsanalyse, zu verbessern.
Fachspezifische Anpassung: Große Sprachmodelle (LLMs) können fachspezifisch angepasst werden, indem sie einsprachige Daten aus diesem Bereich verwenden, um spezifische und genaue Informationen in einem bestimmten Fachbereich zu liefern. Zum Beispiel könnte ein auf Allgemeintexten vorab trainiertes Sprachmodell an den Gesundheitsbereich angepasst werden, indem es einen Datensatz aus medizinischen Texten verwendet oder es könnte als Wissensbasis für ein Softwareunternehmen, für Gesundheit und Sicherheit in der Lebensmittelverarbeitung oder für einen Automobilhersteller dienen.
Wissensdestillation: LLMs können trainiert werden, um das Verhalten anderer großer Sprachmodelle oder Expertensysteme durch Verwendung von monolingualen Daten nachzuahmen. Dies kann verwendet werden, um kleinere und effizientere LLMs zu erstellen oder Wissen von einem großen Sprachmodell auf ein anderes zu übertragen.

Beantworten von Fragen (Chatbots)

Ein häufiges Einsatzszenario besteht darin, LLMs zu trainieren, die dazu bestimmt sind, Fragen zu beantworten. In diesem Fall wird das LLM auf einem einsprachigen Datensatz von Fragen und Antworten in einer spezifischen Sprache trainiert, um auf natürliche und ansprechende Weise mit den Nutzern zu interagieren. Der einsprachige Datensatz „Fragen und Antworten“ ermöglicht es dem Modell, die Strukturen der Zielsprache zu erlernen und Antworten zu generieren, die sowohl genau als auch informativ sind.

Virtuelle Assistenten

LLMs können auf einsprachige Daten feinabgestimmt werden, um virtuelle Assistenten zu schaffen, die in der Lage sind, die Anfragen der Nutzer zu verstehen und darauf in einer umfassenden und informativen Weise zu reagieren.

Generierung von kreativen Inhalten

Einsprachige Daten können auch verwendet werden, um große Sprachmodelle zu trainieren, die zur Erstellung von Tools verwendet werden, die verschiedene Formate von kreativen Texten generieren können, wie z.B. Gedichte, Code, Skripte, musikalische Stücke, E-Mails, Briefe usw. Generative LLMs können auch genutzt werden, um Texte zusammenzufassen oder zu ergänzen. In diesem Fall wird das LLM auf einem Textdatensatz in der Zielsprache trainiert, der repräsentativ für die Art des kreativen Inhalts ist, den das Modell generieren wird. Dies ermöglicht es dem Modell, die Strukturen der Zielsprache zu lernen und einen kreativen Inhalt zu generieren, der sowohl flüssig als auch ansprechend ist.

Übersetzungsmodelle

Ein weiteres Anwendungsgebiet ist die Entwicklung von LLMs als Übersetzungsmodelle. In diesem Fall wird das LLM auf einem Datensatz trainiert, der Text in der Ausgangs- als auch der Zielsprache enthält. Dies ermöglicht es dem Modell, die Sprachmuster in beiden Sprachen zu lernen und Übersetzungen zu generieren, die sowohl genau als auch flüssig sind. Bitte beachten Sie jedoch, dass die Natur eines LLM (insbesondere jene aus der Familie der Generative Pre-Trained Transformers oder GPT) darin besteht, generativ zu sein. Daher können sie manchmal weitschweifig sein und gelegentlich recht freie Versionen liefern.

Zur Erinnerung!

Einsprachige Daten sind eine essentielle Ressource für das Training von LLMs. Sie ermöglichen es dem Modell, die Feinheiten einer bestimmten Sprache in großem Maßstab effizient zu lernen, was den Trainingsprozess vereinfacht. Dies kann zu einer besseren Leistung bei sprachspezifischen Aufgaben führen.

EINSPRACHIGE DATEN FÜR LLMs

Pangeanic & Pangeanic und einsprachige Daten für LLMs

Schon im Jahr 2020 konnten wir bekannt geben, dass wir in Slator 10 Milliarden parallele Sätze in 84 Sprachpaaren erreicht hatten. Unsere Datensammlung und der Aufbau von benutzerdefinierten Modellen geht weiter!

KI- & Große Sprachmodell-Projekte