DONNÉES MONOLINGUES POUR LES LLMs

Êtes-vous fatigué de passer au crible d'interminables quantités de données open-source dans plusieurs langues, en luttant pour trouver l'information dont vous avez besoin ? Vous avez du mal à trouver des données monolingues de qualité pour construire ou affiner votre projet LLM ou GenAI ?

Ne cherchez plus ! Nos services de données monolingues pour les LLMs sont ici pour vous aider.

Les origines de Pangeanic en tant qu'entreprise de services de traduction et développeur de traduction automatique signifient que notre parcours de collecte de données a commencé il y a bien longtemps, acquérant, collectant, augmentant des données monolingues dans de nombreuses paires de langues pour construire des jeux de données bilingues. Beaucoup de ces données sont maintenant utilisées à la fois pour la formation des LLMs et des modèles de base.

Nous ne nous contentons pas de parler, nous joignons le geste à la parole. Notre service de données pour grands modèles de langage LLMs est également utilisé par nos ingénieurs en apprentissage machine pour construire différents types de modèles pour des clients tels que le Service des Impôts Espagnol, des constructeurs automobiles, des institutions financières, etc.

LLM Catalan: nous nous sommes associés au Barcelona SuperComputing Center (BSC) pour la fourniture de corpus en catalan, des mécanismes de détection de biais, la détection du discours haineux, l'annotation et l'étiquetage des données.
LLM Espagnol: fourniture de données pour la construction d’un modèle de langage de grande envergure de la prochaine génération, intégrant des contributions de la Bibliothèque Nationale et de diverses autres sources
Extraction de Connaissances: nous avons construit un modèle pour la 4ème plus grande banque d'Espagne (Bankia) afin d'extraire à grande échelle des informations détaillées sur les clients et les contrats à partir de contrats, réduisant ainsi de 90% le traitement manuel.
Classification de Données: après l'application de l'OCR dans les preuves médico-légales classifiées des forces de l'ordre.
Traduction Automatique: nous avons dirigé le projet NTEU pour construire des modèles de traduction personnalisés pour les administrations publiques européennes en utilisant de grands dépôts de données et une partie de notre collection de données bilingues ; nous avons également aidé le conglomérat japonais Omron avec des modèles de traduction de documents spécifiques dans un SaaS privé et l'agence de presse EFE.
Anonymisation: nous avons dirigé et géré le projet européen MAPA. Étiquetage et annotation des données pour créer le premier anonymiseur de données personnelles à source ouverte basé sur le LLM.

Données monolingues dans le domaine pour les LLM

Un Grand Modèle de Langage contient une immense quantité de données textuelles dans une seule langue, minutieusement sélectionnées et nettoyées pour assurer une précision et une efficacité maximales. Grâce à nos données monolingues, vous pouvez former votre LLM à exceller dans une langue spécifique, améliorant ainsi ses performances et ses capacités.

Mais ce n'est pas tout. Nos données monolingues offrent également un certain nombre d'avantages:

Qualité des données améliorée

En nous concentrant sur une seule langue, nous pouvons assurer que nos données sont de la plus haute qualité, avec un minimum d'erreurs et d'incohérences.

Efficacité accrue

Avec toutes les données dans une seule langue, vous pouvez rationaliser votre processus de formation, économisant ainsi du temps et des ressources.

Meilleure performance

Nos données monolingues vous permettent d'adapter votre LLM à une langue spécifique, conduisant à de meilleures performances et à des résultats plus précis.

Nous offrons un choix varié de langues, vous pouvez donc sélectionner celle qui correspond le mieux à vos besoins. Que vous travailliez sur un projet lié au commerce, à la santé, à la technologie ou à tout autre secteur, nous avons les données qu'il vous faut.

Allemand
Anglais
Arabe
Chinois (simplifié)
Chinois (traditionnel)

Coréen
Espagnol
Français
Hindi
Indonésien

Italien
Japonais
Néerlandais
Polonais
Portugais

Russe
Suédois
Thaïlandais
Turc

Et bien d'autres encore !

Ne laissez pas les barrières linguistiques vous freiner. Profitez de nos données monolingues de haute qualité et observez votre LLM prospérer. Commandez maintenant et commencez à obtenir de meilleurs résultats dans vos tâches de traitement du langage naturel.

Services de collecte de données

Nous proposons une collecte de données continue afin que vous puissiez compter sur des données monolingues fraîches et approuvées par l'homme pour la formation des LLM dans une variété de langues et de domaines de connaissance.

RLHF

L'apprentissage par renforcement à partir de rétroaction humaine (RLHF, pour Reinforcement Learning from Human Feedback en anglais) est une approche d'apprentissage machine qui combine des techniques d'apprentissage par renforcement avec des orientations humaines pour former un agent d'intelligence artificielle (IA). Le but du RLHF est de former un agent capable de prendre des décisions dans un environnement pour maximiser les récompenses cumulatives.

L'un des principaux avantages du RLHF est qu'il permet à l'agent de faire des choix plus humains. En utilisant les retours humains pour former le modèle de récompense, l'agent est capable d'apprendre ce que les humains préfèrent et de prendre des décisions en conséquence. Cela peut être particulièrement utile dans des situations où l'environnement est complexe et où il existe plusieurs solutions possibles à un problème.

L'Apprentissage par Renforcement à partir de Retours Humains est un outil puissant pour former des agents d'intelligence artificielle à prendre des décisions dans des environnements complexes.

En combinant des techniques d'apprentissage par renforcement avec des orientations humaines, le RLHF permet aux agents d'apprendre ce que les humains préfèrent et de faire des choix plus humains. Ses applications potentielles sont vastes et variées, et il est susceptible de jouer un rôle significatif dans la définition de l'avenir de l'intelligence artificielle.

Faites confiance à une équipe linguistique élargie et experte

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Les grands modèles de langage (LLM) sont un type d'intelligence artificielle (IA) conçue pour générer du texte. Ils sont formés sur d'énormes ensembles de données de texte et de code et peuvent être utilisés pour diverses tâches, telles que la résumé, la rédaction de différents types de contenus créatifs, la réponse aux questions de manière informative, et la traduction (bien que plus lentement que la traduction automatique neuronale et à un coût supérieur). L'ajout d'une série de fonctionnalités similaires à celles des chatbots, l'Apprentissage par Renforcement à partir de Rétroaction Humaine pour élaguer les réponses indésirables, inutiles ou non sécurisées, les listes vertes de mots, etc., donnent aux LLM l'apparence de comprendre les requêtes humaines et de fournir des réponses à grande échelle.

L'un des principaux défis dans le développement des LLM est le besoin de grandes quantités de données d'entraînement. Ces données sont généralement monolingues, c'est-à-dire qu'elles sont toutes dans la même langue. Cela est dû au fait que les LLM sont formés pour apprendre les schémas de la langue dans une langue particulière, et les données monolingues leur permettent de le faire plus efficacement.

Avantages des Données Monolingues Curées dans la Formation des LLM

Les données monolingues peuvent être utilisées pour construire des LLM de plusieurs façons. Tout d'abord, elles permettent au modèle d'apprendre plus efficacement les nuances d'une langue particulière. Deuxièmement, elles simplifient le processus de formation, car il n'est pas nécessaire de se préoccuper de la traduction des données d'une langue à l'autre. Troisièmement, elles peuvent conduire à de meilleures performances pour des tâches spécifiques à une langue particulière, telles que la traduction ou la réponse à des questions.

Benefits of Curated Monolingual Data in LLM training

Comment les données monolingues curées sont-elles utilisées dans la formation d’un LLM ?

Durant la pré-formation: Les LLM sont typiquement pré-formés sur d’énormes jeux de données textuelles et de code. Comme mentionné précédemment, les données monolingues peuvent être utilisées pour pré-former les LLM sur une variété de tâches, telles que la modélisation du langage, le résumé de texte ou la réponse à des questions.
Fine-tuning: Après la formation, les LLM peuvent être ajustés finement sur des données monolingues pour améliorer leurs performances dans des tâches spécifiques, telles que la classification ou la catégorisation des données ou l'analyse des sentiments.
Adaptation de domaine: Les grands modèles de langage (LLMs) peuvent être adaptés à de nouveaux domaines en utilisant des données monolingues de ce domaine afin de fournir des informations spécifiques et précises dans un domaine particulier. Par exemple, un grand modèle de langage pré-formé sur des textes à usage général pourrait être adapté au domaine de la santé en utilisant un ensemble de données de textes médicaux, ou il pourrait servir de répertoire de connaissances pour une entreprise de logiciels, la santé et la sécurité dans la transformation alimentaire, ou un constructeur automobile.
Distillation des connaissances: Les LLM peuvent être formés pour émuler le comportement d'autres grands modèles de langage ou systèmes experts en utilisant des données monolingues. Ceci peut être utilisé pour créer des LLM plus petits et plus efficaces, ou pour transférer des connaissances d'un grand modèle de langage à un autre

Réponse aux questions (Chatbots)

Un cas d'utilisation courant consiste à former des LLM destinés à répondre aux questions. Dans ce cas, le LLM est formé sur un ensemble de données monolingues de questions et de réponses dans une langue particulière afin d'interagir avec les utilisateurs de manière naturelle et engageante. L'ensemble de données monolingues de "questions et réponses" permet au modèle d'apprendre les structures de la langue cible et de générer des réponses à la fois précises et informatives.

Assistants Virtuels

Les LLM peuvent être finement ajustés sur des données monolingues pour créer des assistants virtuels capables de comprendre les demandes des utilisateurs et d'y répondre de manière complète et informative.

Génération de contenu créatif

Les données monolingues peuvent également être utilisées pour former des grands modéles de langage qui serviront à créer des outils capables de générer différents formats de texte créatif, tels que des poèmes, du code, des scripts, des pièces musicales, des courriels, des lettres, etc. Les LLM génératifs peuvent également être utilisés pour résumer ou compléter des textes. Dans ce cas, le LLM est formé sur un ensemble de données textuelles dans la langue cible qui est représentatif du type de contenu créatif que le modèle va générer. Cela permet au modèle d'apprendre les structures de la langue cible et de générer un contenu créatif à la fois fluide et engageant.

Modèles de traduction

Un autre cas d'utilisation est la construction de LLM en tant que modèles de traduction. Dans ce cas, le LLM est entraîné sur un ensemble de données textuelles dans les langues source et cible. Cela permet au modèle d'apprendre les structures linguistiques dans les deux langues et de générer des traductions à la fois précises et fluides. Cependant, veuillez noter que la nature d'un LLM (en particulier ceux de la famille des Transformateurs Pré-Entraînés Génératifs, ou GPT) est d'être génératif, ils peuvent donc être verbeux et parfois offrir des versions assez libres.

N'oubliez pas !

Les données monolingues sont la ressource essentielle pour l'entraînement des LLM. Elles permettent au modèle d'apprendre les nuances d'une langue particulière à une échelle massive, et ce, de manière efficace, simplifiant le processus de formation, ce qui peut conduire à une meilleure performance dans des tâches spécifiques à une langue particulière.

DONNÉES MONOLINGUES POUR LES LLMs

Pangeanic et Données Monolingues pour LLMs

En 2020, nous avons annoncé avoir atteint 10 milliards de phrases parallèles dans Slator dans 84 paires de langues. Notre collecte de données et la construction de modèles personnalisés se poursuivent !

Projets d'IA et de grands modèles linguistiques