DATOS MONOLINGÜES PARA LLM

¿Está cansado de rebuscar entre cantidades interminables de datos de código abierto en varios idiomas tratando de encontrar la información que necesita?

¡No busque más! Nuestros servicios de datos monolingües para LLM están aquí para ayudarle.

Los orígenes de Pangeanic como empresa de servicios de traducción y desarrolladora de traducción automática significan que nuestro viaje de recopilación de datos comenzó hace mucho tiempo, adquiriendo, recopilando y aumentando datos monolingües en muchos pares de idiomas para construir conjuntos de datos bilingües. Muchos de estos datos se utilizan ahora tanto para los LLM como para el entrenamiento de modelos de cimentación.

No solo hablamos, sino que también actuamos. Nuestro servicio de datos para LLM también es utilizado por nuestros ingenieros de aprendizaje automático para construir distintos tipos de modelos para clientes como la Agencia Tributaria, fabricantes de automóviles, entidades financieras, etc.

LLM en catalán: nos asociamos con el Barcelona SuperComputing Center (BSC) para la provisión de corpus en catalán, mecanismos de detección de prejuicios, detección de discursos de odio, anotación de datos y etiquetado de datos
LLM en español: suministro de datos para la construcción de la próxima generación de grandes modelos de lenguaje, con aportaciones de la Biblioteca Nacional y de varias fuentes
Traducción automática: dirigimos el proyecto NTEU para crear modelos de traducción personalizados para las administraciones públicas europeas utilizando grandes repositorios de datos y parte de nuestra colección
Anonimización: dirigimos y gestionamos el proyecto europeo MAPA. Etiquetado y anotación de datos para crear el primer anonimizador de datos personales de código abierto basado en LLM

Datos monolingües de campos especializados para LLM

Un gran modelo de lenguaje contiene una gran cantidad de datos de texto en un único idioma, cuidadosamente seleccionados y depurados para garantizar la máxima precisión y eficacia. Con nuestros datos monolingües puede entrenar a su LLM para que destaque en un idioma específico, mejorando su rendimiento y sus capacidades.

Pero eso no es todo. Nuestros datos monolingües también ofrecen una serie de ventajas:

Mejora de la calidad de los datos

Al centrarnos en una sola lengua, podemos garantizar que nuestros datos son de la máxima calidad, con un mínimo de errores e incoherencias.

Mayor eficacia

Con todos los datos en un único idioma puede agilizar el proceso de entrenamiento, ahorrando tiempo y recursos.

Mejor rendimiento

Nuestros datos monolingües le permiten adaptar su LLM a un idioma específico, lo que se traduce en un mejor rendimiento y resultados más precisos.

Ofrecemos varios idiomas para que elija el que mejor se ajuste a sus necesidades. Tanto si trabaja en un proyecto relacionado con el comercio, la sanidad, la tecnología o en cualquier otro sector, tenemos los datos adecuados para usted.

Inglés
Italiano
Ruso
Chino (simplificado)
Chino (tradicional)

Español
Portugués
Indonesio
Sueco
Coreano

Francés
Neerlandés
Turco
Tailandés
Japonés

Alemán
Polaco
Árabe
Hindi

¡Y muchos más!

No deje que las barreras lingüísticas le frenen. Aproveche nuestros datos monolingües de alta calidad y vea cómo prospera su LLM. Pídalo ahora y empiece a obtener mejores resultados en sus tareas de procesamiento del lenguaje natural.

Servicios de recopilación de datos

Ofrecemos datos continuos para que pueda contar con datos monolingües actualizados y aprobados por humanos para el entrenamiento de LLM en una gran variedad de idiomas y áreas de conocimiento.

RLHF

El aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF, por sus siglas en inglés) es un enfoque de aprendizaje automático que combina técnicas de aprendizaje por refuerzo con orientación humana para entrenar a un agente de inteligencia artificial (IA). El objetivo del RLHF es entrenar a un agente que pueda tomar decisiones en un entorno para maximizar las recompensas acumuladas.

Una de las principales ventajas del RLHF es que permite al agente tomar decisiones más humanas. Al utilizar comentarios humanos para entrenar el modelo de recompensa, el agente es capaz de aprender lo que prefieren los humanos y tomar decisiones en consecuencia. Esto puede ser especialmente útil en situaciones en las que el entorno es complejo y hay múltiples soluciones posibles a un problema.

El aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana es una poderosa herramienta para entrenar a agentes de inteligencia artificial a tomar decisiones en entornos complejos.

Al combinar técnicas de aprendizaje por refuerzo con orientación humana, el RLHF permite a los agentes aprender lo que prefieren los humanos y tomar decisiones más parecidas a las humanas. Sus aplicaciones potenciales son amplias y variadas, y es probable que desempeñe un papel importante en la configuración del futuro de la inteligencia artificial.

Confíe en un equipo lingüístico amplio y experto

No deje que las barreras lingüísticas le frenen. Aproveche nuestros datos monolingües de alta calidad y vea cómo prospera su LLM. Haga su pedido ahora y empiece a obtener mejores resultados en sus tareas de procesamiento del lenguaje natural.

Los grandes modelos de lenguaje (LLM) son un tipo de inteligencia artificial (IA) capaz de generar y comprender texto. Se entrenan con conjuntos de datos masivos de texto y código, y pueden utilizarse para diversas tareas, como traducir, redactar distintos tipos de contenidos creativos y responder a preguntas de forma informativa.

Uno de los principales retos a la hora de desarrollar LLM es la necesidad de disponer de grandes cantidades de datos de entrenamiento. Estos datos suelen ser monolingües, es decir, están todos en la misma lengua. Esto se debe a que los LLM están entrenados para aprender los patrones lingüísticos de una lengua concreta, y los datos monolingües les permiten hacerlo con mayor eficacia.

Ventajas de los datos monolingües

El uso de datos monolingües para el entrenamiento de los LLM presenta una serie de ventajas. En primer lugar, permite al modelo aprender más eficazmente los matices de una lengua concreta. En segundo lugar, simplifica el proceso de entrenamiento, ya que no hay que preocuparse de traducir los datos de un idioma a otro. En tercer lugar, puede mejorar el rendimiento en tareas específicas de una lengua concreta, como la traducción y la respuesta a preguntas.

Benefits of Curated Monolingual Data in LLM training

¿Cómo se utilizan los datos monolingües curados en el entrenamiento de un LLM?

Durante el preentrenamiento: los LLM suelen preentrenarse con conjuntos de datos masivos de texto y código. Como ya se ha mencionado, los datos monolingües pueden utilizarse para preentrenar LLM en diversas tareas, como el modelado del lenguaje, el resumen de textos o la respuesta a preguntas.
Ajuste fino: una vez entrenados, los LLM pueden perfeccionarse con datos monolingües para mejorar su rendimiento en tareas específicas, como la clasificación o categorización de datos o el análisis de sentimientos.
Adaptación del dominio:los LLM pueden adaptarse a nuevos dominios utilizando datos monolingües de ese dominio para ofrecer información específica y precisa en un dominio concreto. Por ejemplo, un LLM preentrenado en textos de uso general podría adaptarse al ámbito sanitario utilizando un conjunto de datos de textos médicos, o podría servir como repositorio de conocimientos para una empresa de software, salud y seguridad en el procesado de alimentos o un fabricante de automóviles.
Destilación de conocimientos:los LLM pueden entrenarse para emular el comportamiento de otros LLM o sistemas expertos utilizando datos monolingües. Esto puede servir para crear LLM más pequeños y eficientes, o para transferir conocimientos de un LLM a otro.

Respuesta a preguntas (chatbots)

Un caso de uso común es el entrenamiento de LLM que se utilizan para responder preguntas. En este caso, el LLM se entrena con un conjunto de datos de preguntas y respuestas en la lengua meta. De este modo, el modelo aprende los patrones lingüísticos de la lengua de llegada y genera respuestas precisas e informativas.

Asistentes virtuales

Los LLM pueden perfeccionarse con datos monolingües para crear asistentes virtuales capaces de comprender y responder a las peticiones de los usuarios de forma exhaustiva e informativa.

Generación de contenidos creativos

Los datos monolingües también se pueden utilizar para entrenar LLM que se utilizarán para crear herramientas que puedan generar diferentes formatos creativos de contenido textual, como poemas, código, guiones, piezas musicales, correo electrónico, cartas, etc. En este caso, el LLM se entrena en un conjunto de datos de texto en el idioma de destino que es representativo del tipo de contenido creativo que el modelo va a generar. De este modo, el modelo aprende los patrones lingüísticos de la lengua meta y genera contenidos creativos fluidos y atractivos.

Modelos de traducción

Otro caso de uso es la creación de LLM como modelos de traducción. En este caso, el LLM se entrena con un conjunto de datos de texto tanto en el idioma de origen como en el de destino. Esto permite al modelo aprender los patrones lingüísticos de ambas lenguas y generar traducciones precisas y fluidas. Sin embargo, se debe tener en cuenta que la naturaleza de un LLM (en particular los de la familia de los Transformadores Generativos Preentrenados, o GPT) es ser generativos, por lo que pueden ser prolijos y a veces ofrecer versiones bastante libres.

¡Recuerde!

Los datos monolingües son un recurso esencial para el entrenamiento de los LLM. Permite que el modelo aprenda los matices de una lengua concreta con mayor eficacia, simplifica el proceso de entrenamiento y puede dar lugar a un mejor rendimiento en tareas específicas de una lengua concreta.

DATOS MONOLINGÜES PARA LLM

Pangeanic y datos monolingües para los LLM

En 2020, anunciamos que habíamos alcanzado las 10 mil millones de frases paralelas en Slator en 84 pares de idiomas. ¡Nuestro viaje de recopilación de datos y construcción de modelos personalizados continúa!

Proyectos de IA y grandes modelos de lenguaje