DATI MONOLINGUI PER LLM

Siete stanchi di passare al setaccio una quantità infinita di dati open source in più lingue per trovare le informazioni che vi servono?

Non cercate oltre! I nostri servizi dati monolingue LLM sono qui per aiutarvi.

Le origini di Pangeanic come società di servizi di traduzione e sviluppatore di traduzioni automatiche fanno sì che il nostro percorso di raccolta dati sia iniziato molto tempo fa, con l'acquisizione, la raccolta e l'incremento di dati monolingui in molte coppie di lingue per costruire insiemi di dati bilingui. Molti di questi dati vengono ora utilizzati sia per i LLM sia per l'addestramento dei modelli di base.

Non ci limitiamo a parlare, ma ci impegniamo concretamente. Il nostro servizio di dati LLM viene utilizzato anche dai nostri ingegneri di machine learning per costruire diversi tipi di modelli per clienti come l'Agenzia delle Entrate, le case automobilistiche, le istituzioni finanziarie, ecc.

LLM in catalano: collaboriamo con il Barcelona SuperComputing Center (BSC) per la fornitura del corpus catalano, dei meccanismi di rilevamento dei pregiudizi, del rilevamento dell'hate speech, dell'annotazione e del tagging dei dati.
LLM in spagnolo: fornire dati per la costruzione della prossima generazione di modelli linguistici di grandi dimensioni, con il contributo della Biblioteca Nazionale e di varie fonti.
Traduzione automatica: gestiamo il progetto NTEU per creare modelli di traduzione personalizzati per le amministrazioni pubbliche europee utilizzando grandi archivi di dati e parte della nostra collezione.
Anonimizzazione: guidiamo e gestiamo il progetto europeo MAPA. Tagging e annotazione dei dati per creare il primo anonimizzatore open source di dati personali basato su LLM.

Dati monolingui da settori specializzati per LLM

Un modello linguistico di grandi dimensioni contiene una grande quantità di dati testuali in una singola lingua, accuratamente selezionati e raffinati per garantire la massima precisione ed efficienza. Con i nostri dati monolingue potete addestrare i vostri LLM a eccellere in una lingua specifica, migliorando le loro prestazioni e capacità.

Ma non è tutto. I nostri dati monolingue offrono anche una serie di altri vantaggi:

Dati monolingui nel dominio per gli LLM-1

Migliorare la qualità dei dati

Concentrandosi su una sola lingua, possiamo garantire che i nostri dati siano della massima qualità, con un minimo di errori e incoerenze.

Maggiore efficienza

Con tutti i dati in una sola lingua è possibile velocizzare il processo di formazione, risparmiando tempo e risorse.

Migliori prestazioni

I nostri dati monolingue ti permettono di adattare il tuo LLM a una lingua specifica, il che si traduce in prestazioni migliori e risultati più precisi.

Offriamo diverse lingue, in modo che possiate scegliere quella più adatta alle vostre esigenze. Che stiate lavorando a un progetto nel commercio, nella sanità, nella tecnologia o in qualsiasi altro settore, abbiamo i dati giusti per voi.

Inglese
Italiano
Russo
Cinese (semplificato)
Cinese (tradizionale)

Inglese
Portoghese
Indonesiano
Svedese
Coreano

Francese
Olandese
Turco
Thailandese
Giapponese

Tedesco
Polacco
Arabo
Hindi

E molti altri ancora!

Non lasciate che le barriere linguistiche vi ostacolino. Sfruttate i nostri dati monolingui di alta qualità e vedrete il vostro LLM fiorire. Ordinate ora e iniziate a ottenere risultati migliori nelle vostre attività di elaborazione del linguaggio naturale.

Servizi di raccolta dati

Offriamo dati continui, in modo che possiate contare su dati monolingui aggiornati e approvati dall'uomo per la formazione LLM in un'ampia varietà di lingue e aree tematiche.

RLHF

Uno dei principali vantaggi dell'RLHF è che permette all'agente di prendere decisioni più umane. Utilizzando il feedback umano per addestrare il modello di ricompensa, l'agente è in grado di imparare ciò che gli esseri umani preferiscono e prendere decisioni di conseguenza. Ciò può essere particolarmente utile in situazioni in cui l'ambiente è complesso e le soluzioni possibili a un problema sono molteplici.

L'apprendimento per rinforzo dal feedback umano è uno strumento potente per addestrare gli agenti di intelligenza artificiale a prendere decisioni in ambienti complessi.

Combinando le tecniche di apprendimento per rinforzo con la guida umana, RLHF permette agli agenti di imparare ciò che gli esseri umani preferiscono e di prendere decisioni più simili a quelle umane. Le sue applicazioni potenziali sono ampie e variegate ed è probabile che svolga un ruolo importante nel plasmare il futuro dell'intelligenza artificiale.

Affidatevi a un team linguistico ampio ed esperto

Non lasciatevi frenare dalle barriere linguistiche. Sfruttate i nostri dati monolingui di alta qualità e vedrete fiorire il vostro LLM. Ordinate ora e iniziate a ottenere risultati migliori nelle vostre attività di elaborazione del linguaggio naturale.

I grandi modelli linguistici (LLM) sono un tipo di intelligenza artificiale (AI) in grado di generare e comprendere il testo. Vengono addestrati su enormi insiemi di testo e codice e possono essere utilizzati per una varietà di compiti, come tradurre, scrivere diversi tipi di contenuti creativi e rispondere a domande in modo informativo.

Una delle sfide principali nello sviluppo di LLM è la necessità di disporre di grandi quantità di dati di addestramento. Questi dati sono solitamente monolingui, cioè tutti nella stessa lingua. Questo perché i LLM sono addestrati ad apprendere i modelli linguistici di una particolare lingua e i dati monolingui permettono loro di farlo in modo più efficace.

Vantaggi dei dati monolingui

L'uso di dati monolingui per l'addestramento di LLM presenta una serie di vantaggi. In primo luogo, consente al modello di apprendere più efficacemente le sfumature di una particolare lingua. In secondo luogo, semplifica il processo di addestramento, poiché non è necessario preoccuparsi di tradurre i dati da una lingua all'altra. In terzo luogo, può migliorare le prestazioni in compiti specifici della lingua, come la traduzione e la risposta alle domande.

Come vengono utilizzati i dati monolingui curati nella formazione LLM?

Durante il pre-addestramento: i LLM sono spesso pre-addestrati con enormi insiemi di testo e codice. Come già accennato, i dati monolingui possono essere utilizzati per preaddestrare i LLM a vari compiti, come la modellazione linguistica, la sintesi di testi o la risposta a domande.
Messa a punto: una volta addestrati, gli LLM possono essere perfezionati con dati monolingui per migliorare le loro prestazioni in compiti specifici, come la classificazione o la categorizzazione dei dati o la sentiment analysis.
Adattamento al dominio:gli LLM possono essere adattati a nuovi domini utilizzando dati monolingui di quel dominio per fornire informazioni specifiche e accurate in un particolare dominio. Ad esempio, un LLM pre-addestrato a testi di uso generale potrebbe essere adattato al dominio della salute utilizzando un set di dati di testi medici, oppure potrebbe servire come archivio di conoscenze per un'azienda di software, per la salute e la sicurezza nella lavorazione degli alimenti o per una casa automobilistica.
Distillazione della conoscenza:gli LLM possono essere addestrati per emulare il comportamento di altri LLM o sistemi esperti utilizzando dati monolingui. Questo può essere utilizzato per creare LLM più piccoli e più efficienti o per trasferire la conoscenza da un LLM all'altro.

Risposta alle domande (chatbots)

Un caso di uso comune è l'addestramento LLM che vengono utilizzati per rispondere a domande. In questo caso, l'LLM si allena con un set di dati di domande e risposte nella lingua meta. In questo modo, il modello impara i pattern linguistici della lingua di arrivo e genera risposte precise e informative.

Assistenti virtuali

Gli LLM possono essere perfezionati con dati monolingue per creare assistenti virtuali in grado di comprendere e rispondere alle richieste degli utenti in modo esaustivo e informativo.

Generazione di contenuti creativi

I dati monolingue possono anche essere utilizzati per addestrare LLM che saranno utilizzati per creare strumenti in grado di generare diversi formati creativi di contenuti testuali, come poesie, codice, sceneggiature, pezzi musicali, e-mail, lettere, ecc. In questo caso, l'LLM si allena su un set di dati di testo nella lingua di destinazione che è rappresentativo del tipo di contenuto creativo che il modello genererà. In questo modo, il modello impara i pattern linguistici della lingua meta e genera contenuti creativi fluidi e accattivanti.

Modelli di traduzione

Un altro caso d'uso è la creazione di LLM come modelli di traduzione. In questo caso, l'LLM viene allenato con un set di dati di testo sia nella lingua di origine che nella lingua di destinazione. Ciò consente al modello di imparare i pattern linguistici di entrambe le lingue e di generare traduzioni precise e fluide. Tuttavia, si deve tenere presente che la natura di un LLM (in particolare quelli della famiglia dei trasformatori generativi pre-allenati, o GPT) è di essere generativi, quindi possono essere prolifici e a volte offrire versioni abbastanza libere.

Remember!

I dati monolingui sono una risorsa essenziale per l'addestramento di LLM. Permette al modello di apprendere le sfumature di una particolare lingua in modo più efficace, semplifica il processo di addestramento e può portare a prestazioni migliori su compiti specifici in una particolare lingua.

DATI MONOLINGUI PER LLM

Dati pangeici e monolingui per le LLM

Nel 2020 abbiamo annunciato di aver raggiunto 10 miliardi di frasi parallele in Slator su 84 coppie linguistiche. Il nostro viaggio nella raccolta dei dati e nella costruzione di modelli personalizzati continua!

Progetti di intelligenza artificiale e modelli linguistici di grandi dimensioni