私たちのドメイン特化型単言語データセットで大規模言語モデルと生成事前学習トランスフォーマーをファインチューニングします。
生成事前学習トランスフォーマー（GPT）の課題の一つは、最新のドメイン特化情報を取得することです。私たちの数十年にわたる平行コーパス構築の経験は、収集からクリーニング、配信まで、倫理的AIに強く焦点を当てて、大規模言語モデルの人間らしい能力を向上させるのに役立ちます。
ほとんどの大規模言語モデル（例えば、GPT）は、CommonCrawl、Wikipedia、書籍、GitHubなどの一般的で無料で利用できるデータを基に構築されています。Pangeanicは、統計的およびニューラル機械翻訳システムの訓練のために、数十年にわたってバイリンガルデータセットを蓄積してきました。また、言語モデルのための単言語データセットも同様に蓄積しています。LLMがさまざまなアプリケーションに対してますます人気が高まる中、私たちのドメイン特化型のストックは、生成テキストソリューションの創出において貴重なツールとなっています。
大規模言語モデル（LLM）は世界を変えています。これらは、NLPや関連アプリケーションにとって非常に強力で刺激的なツールであることが証明されています。さまざまな生成事前学習トランスフォーマーは、自然言語入力を驚くべき精度で理解し、文脈に応じた回答、要約、または比較を生成する能力のおかげで、人工知能の分野を革命的に変えています。これは、一般的に人間と区別がつかないレベルで実現されています。
Pangeanicでは、GPTモデルはまだ完璧ではなく、一般人工知能（GIA）という最終目標に向けて多くの作業が残っていることを理解しています。AIアルゴリズムの訓練時によく起こることですが、良質な訓練データの可用性は、主要な制約の一つです。例えば、最初のGPT-1は、BookCorpusからのわずか4.5GBのテキストデータのデータセットで訓練され、2018年にリリースされました。2019年11月には、GPT-2が40GB以上のテキストデータで訓練され、2020年には570GBの多言語テキストデータで訓練されたGPT-3（「text-davinci-003」と「code-davinci-002」）がリリースされました。GPT-3.5シリーズのChatGPT（GPT3.5）のプロトタイプは、720GBを超える多言語テキストデータで訓練されたという噂があります。
言語モデルの訓練に関しては、使用する単言語データセットの質が非常に重要です。CommonCrawlからのペタバイトのデータすべてが、Kosmos、Bloom、ChatGPTなどのモデルの訓練に使用されたわけではありません。これらは高度にキュレーションされています。Pangeanicのチームは、最新の情報を保ち、知識のドメインカバレッジを拡張し、あなたのチームが十分なデータを採掘または生成できないギャップを埋めるのをサポートします。
私たちのチームは、機械学習エンジニア、計算言語学者、翻訳の専門家で構成されています。彼らは一緒になって、各単言語データセットのデータキュレーション、選択、検証を最善の方法で行います。
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データセットが大きいほど言語モデリングのパフォーマンスが向上する可能性があるため、データセットのサイズは LLM モデルのトレーニングにとって重要です。理想的には、データセットは言語とテキスト ドメインの多様性を捉えるのに十分な大きさである必要があります。
データセットには、ニュース記事、ソーシャル メディアの投稿、科学論文など、さまざまな種類のテキストが含まれている必要があります。これにより、モデルは言語のニュアンスを学習し、さまざまなタスクのパフォーマンスを向上させることができます。
データセットは高品質で、エラーがなく、適切に構造化されている必要があります。データセットの構造が不十分であったり、エラーが多かったりすると、モデルの品質が低下する可能性があります。
自動車、電気工学、法律、医療などの特定のドメインの LLM モデルをトレーニングしている場合は、そのドメインに固有のデータセットが必要です。これにより、モデルがその分野の特定の言語と用語を学習し、ドメイン固有のタスクのパフォーマンスが向上します。
長期間にわたるデータセットは、時間の経過に伴う言語の変化と進化を捉えるのに役立つため、理想的です。
優れたデータセットには、モデルがバイアスを学習したり、特定の種類のテキストに過剰適合したりするのを防ぐために、さまざまなソースやドメインからのテキストがバランスよく含まれている必要があります。
私たちは、大規模で多様な、高品質のドメイン特化型の継続的かつバランスの取れた単言語テキストを使用して、LLM訓練のための良い単言語データセットの構築をお手伝いします。
言語サービスおよびNLP企業として、私たちは20年間、ドメイン特化型の単言語データセットを蓄積してきました。私たちは、継続的にドメイン内の高品質な翻訳候補を収集・作成しています。これにより、私たちの単言語データセットはユニークなものとなっています。
私たちは、AI訓練のためにデータをいくつかの方法で収集します。主に、私たちのECOプラットフォームとアプリを使用して、特定のトピックについて執筆する個人を募集します。
・単言語データセットの在庫
・100以上の言語
・オーダーメイド
Pangeanicでは、ニーズを定義してデータセットをオンラインで簡単にリクエスト、管理、検証できるだけでなく、ドラッグアンドドロップのUIを使って、私たちのチームやタスカーのパフォーマンスやデータセットの収集進捗を監視することもできます。
すべての単言語データセットは、あなたの要件に応じて、関連するメタデータ（年齢、ドメイン、ソースなど）を付加して徹底的に検証され、クリーンアップされ、注釈が付けられます。これにより、あなたのアルゴリズムは、望む通りに正確かつ強力に、そして賢明に成長します！
私たちのデータセットは、単言語データセットや収集した音声（音声データ）、およびML訓練のための転写に対して、完全な所有権と著作権を提供します。Pangeanicは、倫理的AIがすべてのステップに組み込まれるようにプロセスを遵守しており、あなたの製品にその価値が引き継がれることを確信できます。私たちの顧客は、LLM、MT、またはASRのパフォーマンスを向上させるためのトレーニングデータセットを提供する信頼できるデータサービスのベンダーとのスムーズな関係を楽しんでおり、テキストや音声を生成、収集、処理する手間を省きながら、貴重なメタデータを追加することができます。
感情分析は、ビジネスの意思決定を促進する非常に貴重な洞察を提供します。Pangeanicは、自社の感情分析ツールを構築する豊富な経験を持っています。感情を抽出するには、その言語のネイティブスピーカーであり、すべてのニュアンスや複雑さ、時には皮肉的な表現を理解している必要があります。私たちの録音は、ポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルとして注釈を付けることができ、感情を理解し、自らの洞察を提供できるMLモデルの訓練に役立つデータを追加します。私たちのPECATテキスト注釈ツールは、すべての感情注釈タスクを迅速化します。
私たちは、あなたのビジネスの成長をお手伝いしたいと考えています。AIと人間の創意工夫を組み合わせて、カスタムサービスを提供します。テクノロジーにあなたのために仕事をさせましょう。
