ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು (LLM): 2026 ರಲ್ಲಿ ಸಂಪೂರ್ಣ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ

LLM ಬಗ್ಗೆ ನೀವು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಬೇಕಾದ ಎಲ್ಲವೂ

ಪರಿವಿಡಿ

ಇಬುಕ್ ಡೌನ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ

ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು
ನನ್ನ ನಕಲನ್ನು ಪಡೆಯಿರಿ

ಪರಿಚಯ

ನೀವು 2026 ರಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೆ ಅಥವಾ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ನಿಮ್ಮ ಸಂಪೂರ್ಣ ಉಲ್ಲೇಖವಾಗಿದೆ. LLM ಭೂದೃಶ್ಯವು ತ್ವರಿತ ಬದಲಾವಣೆಗೆ ಒಳಗಾಗಿದೆ: ಗಡಿನಾಡು ಮಾದರಿಗಳು ಈಗ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಜೋಡಣೆ ತಂತ್ರಗಳು ಮೂಲ RLHF ನಿಂದ ನೇರ ಆದ್ಯತೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ (DPO) ಗೆ ವಿಕಸನಗೊಂಡಿವೆ ಮತ್ತು EU ನಲ್ಲಿನ ನಿಯಂತ್ರಕರು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ದಾಖಲಾತಿ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದ್ದಾರೆ.

 ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಶಬ್ದವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು LLM ಗಳು ಯಾವುವು ಮತ್ತು ಅವು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, LLM ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನ ನಾಲ್ಕು ಹಂತಗಳನ್ನು ನಕ್ಷೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡಿದ ಮಾರಾಟಗಾರರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಕ್ಕಾಗಿ ಕಟ್ಟಡ, ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ-ವರ್ಧಿತ ಜನರೇಷನ್ (RAG) ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ನಡುವೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ನಿರ್ಧಾರ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.

ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಯಾರಿಗಾಗಿ?

ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯನ್ನು ಇದಕ್ಕಾಗಿ ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ:

  • AI ಉತ್ಪನ್ನ ನಾಯಕರು ಮತ್ತು AI ಮುಖ್ಯಸ್ಥರು LLM ತಂತ್ರ ಮತ್ತು ಮಾರಾಟಗಾರರ ಆಯ್ಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಾರೆ
  • ತರಬೇತಿ ಅಥವಾ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ ಡೇಟಾ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ML ಎಂಜಿನಿಯರ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು.
  • ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ತಂಡಗಳು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಸೇವಾ ಪೂರೈಕೆದಾರರನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಿವೆ.
  • ಡೇಟಾ ಮೂಲ, ಪರವಾನಗಿ ಅಪಾಯ ಮತ್ತು ನಿಯಂತ್ರಕ ಬಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸುವ ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ ತಂಡಗಳು
  • LLM-ಚಾಲಿತ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ತಂತ್ರಗಳ ನಡುವೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಸ್ಥಾಪಕರು ಮತ್ತು ಆರಂಭಿಕ CTOಗಳು
ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು llm

LLM vs. ಜನರೇಟಿವ್ AI vs. ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ AI vs. ಏಜೆಂಟ್ AI

ಅವಧಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಉದಾಹರಣೆಗಳು
ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿ (LLM) ಸ್ವಯಂ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ಬೃಹತ್ ಪಠ್ಯ ಕಾರ್ಪೋರಾದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಪಠ್ಯ-ಕೇಂದ್ರಿತ ಪರಿವರ್ತಕ ಮಾದರಿ. ಲಾಮಾ 3, ಮಿಸ್ಟ್ರಾಲ್, GPT-4 (ಪಠ್ಯ-ಮಾತ್ರ)
ಜನರೇಟಿವ್ AI (GenAI) ವಿಷಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ವಿಶಾಲ ವರ್ಗ (ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರ, ಆಡಿಯೋ, ವಿಡಿಯೋ, ಕೋಡ್). ಚಾಟ್‌ಜಿಪಿಟಿ, ಮಿಡ್‌ಜರ್ನಿ, ಸುನೋ, ಸೋರಾ
ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ AI ಬಹು ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ (ಪಠ್ಯ + ಚಿತ್ರ, ಪಠ್ಯ + ಆಡಿಯೋ, ಇತ್ಯಾದಿ) ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ AI ಮಾದರಿಗಳು. GPT-4V, ಜೆಮಿನಿ 1.5, LLaVA, ಕ್ಲೌಡ್ 3
ಏಜೆಂಟ್ AI ಪರಿಕರಗಳು, API ಗಳು ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಬಹು-ಹಂತದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವ AI ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು. ಆಟೋಜಿಪಿಟಿ, ಕ್ಲೌಡ್ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಯೂಸ್, ಡೆವಿನ್
ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿ ಕೆಳಮುಖವಾಗಿ ಉತ್ತಮ-ಶ್ರುತಿ ಅಥವಾ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್-ಆಧಾರಿತ ನಿಯೋಜನೆಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ದೊಡ್ಡ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿ. ಹೆಚ್ಚಿನ ಫ್ರಾಂಟಿಯರ್ ಎಲ್‌ಎಲ್‌ಎಂಗಳು ಅಡಿಪಾಯ ಮಾದರಿಗಳಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ.
ಎಲ್ಎಲ್ಎಂ vs. ಜನರೇಟಿವ್ ಎಐ vs. ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಎಐ vs. ಏಜೆಂಟ್ ಎಐ

ಎಲ್ಎಲ್ಎಂ ಗ್ಲಾಸರಿ

LLM ಎಂದರೆ ಲಾರ್ಜ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಮಾಡೆಲ್. ಖರೀದಿದಾರರು ಎದುರಿಸುವ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ನಿಯಮಗಳು:

  • SFT (ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್): ಸ್ಪಷ್ಟ ಲೇಬಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕ್ಯುರೇಟೆಡ್ ಸೂಚನಾ-ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಜೋಡಿಗಳ ಮೇಲೆ ಮೂಲ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವುದು.

  • RLHF (ಮಾನವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆ): ಪ್ರತಿಫಲ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ನಂತರ RL ಮೂಲಕ LLM ಅನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಮಾನವ ಆದ್ಯತೆಯ ಶ್ರೇಯಾಂಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಜೋಡಣೆ ವಿಧಾನ.

  • RLAIF (AI ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಬಲವರ್ಧನೆ ಕಲಿಕೆ): ಮಾನವ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರ ಬದಲಿಗೆ ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, AI ಮಾದರಿಯು ಆದ್ಯತೆಯ ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ರೂಪಾಂತರ.

  • DPO (ನೇರ ಆದ್ಯತೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್): ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಪ್ರತಿಫಲ ಮಾದರಿಯಿಲ್ಲದೆ ಆದ್ಯತೆಯ ಜೋಡಿಗಳ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವ ಜೋಡಣೆ ವಿಧಾನ - PPO-ಆಧಾರಿತ RLHF ಗಿಂತ ಸರಳ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಆದ್ಯತೆ.

  • RAG (ಪುನಃ ಪಡೆಯುವುದು-ವರ್ಧಿತ ಜನರೇಷನ್): ಬಾಹ್ಯ ಜ್ಞಾನ ನೆಲೆಯಿಂದ ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ LLM ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ.

  • ಟೋಕನ್: ಎಲ್‌ಎಲ್‌ಎಂ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಪಠ್ಯದ ಮೂಲ ಘಟಕ; ಇಂಗ್ಲಿಷ್‌ನಲ್ಲಿ ಸರಿಸುಮಾರು 0.75 ಪದಗಳು.

  • ಸಂದರ್ಭ ವಿಂಡೋ: ಒಂದು LLM ಒಂದೇ ಅನುಮಾನ ಕರೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಗರಿಷ್ಠ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಟೋಕನ್‌ಗಳು

ಎಲ್ಎಲ್ಎಂ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ: ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ

ಎಲ್ ಎಲ್ ಎಂ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ: ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ

ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತವನ್ನು ವಿವರವಾಗಿ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು, ಸರಳ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಕೊನೆಯಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಇಲ್ಲಿದೆ - ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:

  1. ಮೂಲ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ ಮತ್ತು ಕ್ಯುರೇಟ್ ಮಾಡಿ: ವೆಬ್ ಕ್ರಾಲ್‌ಗಳು, ಪುಸ್ತಕಗಳು, ಕೋಡ್ ರೆಪೊಸಿಟರಿಗಳು, ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಪತ್ರಿಕೆಗಳು ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಪೋರಾ - ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಕಚ್ಚಾ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ. ಮಾನವ ಭಾಷೆಯ ವಿಶಾಲ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯೇ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ, ಇದರರ್ಥ ನೂರಾರು ಶತಕೋಟಿಗಳಿಂದ ಟ್ರಿಲಿಯನ್‌ಗಳಷ್ಟು ಟೋಕನ್‌ಗಳು. ಕ್ಯುರೇಶನ್ ಅನ್ನು ಮಾತುಕತೆಗೆ ಒಳಪಡಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ: ಯಾವುದೇ ಮಾದರಿಯು ಡೇಟಾವನ್ನು ನೋಡುವ ಮೊದಲು ನಕಲುಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ, ಕಡಿಮೆ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ವಿಷಯವನ್ನು ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿ, PII ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ ಮತ್ತು ವಿಷತ್ವ ವರ್ಗೀಕರಣಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ.

  2. ಪೂರ್ವ-ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಟೋಕನೈಸ್: ಕಚ್ಚಾ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಟೋಕನ್‌ಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ - ಇವು ಮಾದರಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲ ಘಟಕಗಳಾಗಿವೆ. ಟೋಕನ್‌ಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉಪ-ಪದ ಘಟಕಗಳಾಗಿವೆ (BPE ಅಥವಾ SentencePiece ನಂತಹ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು), ಅಂದರೆ ಒಂದೇ ಪದವು 1–3 ಟೋಕನ್‌ಗಳಾಗಬಹುದು. ನಂತರ ಟೋಕನೈಸ್ ಮಾಡಿದ ಕಾರ್ಪಸ್ ಅನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವ ಸ್ವರೂಪಕ್ಕೆ ಧಾರಾವಾಹಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

  3. ಮೂಲ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೊದಲೇ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿ: ಸ್ವಯಂ-ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಪೂರ್ಣ ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಿಸಿದ ಕಾರ್ಪಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ - ಮುಂದಿನ ಟೋಕನ್ ಅನ್ನು ಸಂದರ್ಭದಿಂದ, ಟ್ರಿಲಿಯನ್‌ಗಟ್ಟಲೆ ಉದಾಹರಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಪದೇ ಪದೇ ಊಹಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಯು ಭವಿಷ್ಯ ದೋಷವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ತನ್ನ ನೂರಾರು ಶತಕೋಟಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಹಂತಕ್ಕೆ ಬೃಹತ್ ಕಂಪ್ಯೂಟ್ (ವಾರಗಳಿಂದ ತಿಂಗಳುಗಳವರೆಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾವಿರಾರು GPUಗಳು) ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿಶಾಲವಾದ ಭಾಷಾ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಆದರೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನಡವಳಿಕೆ ಅಥವಾ ಜೋಡಣೆಯಿಲ್ಲದ ಮೂಲ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.

  4. ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ (SFT) ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡಿ: ಮೂಲ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕೌಶಲ್ಯಪೂರ್ಣ ಮಾನವ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರಿಂದ ಬರೆಯಲ್ಪಟ್ಟ ಅಥವಾ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾದ (ಸೂಚನೆ, ಆದರ್ಶ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ) ಜೋಡಿಗಳ ಕ್ಯುರೇಟೆಡ್ ಗುಂಪಿನ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯು ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಲು, ಸರಿಯಾದ ಸ್ವರವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ. ಈ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟವು ಡೌನ್‌ಸ್ಟ್ರೀಮ್ ಉತ್ಪನ್ನ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಪ್ರಾಥಮಿಕ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವಾಗಿದೆ.

  5. ಆದ್ಯತೆಯ ಜೋಡಣೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ (RLHF ಅಥವಾ DPO): ಮಾನವ ರೇಟರ್‌ಗಳು ಒಂದೇ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಾಗಿ ಬಹು ಮಾದರಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ. ಈ ಶ್ರೇಯಾಂಕಗಳನ್ನು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಹಾಯಕ, ಸುರಕ್ಷಿತ ಮತ್ತು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕವಾದ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳ ಕಡೆಗೆ ಜೋಡಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಹಂತವು ಸೂಚನೆ-ಅನುಸರಣಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದನಾ-ದರ್ಜೆಯ ಸಹಾಯಕವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ. ಅಂತರ-ಟಿಪ್ಪಣಿ ಒಪ್ಪಂದ (IAA) ಮತ್ತು ರೇಟರ್ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯವು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳಾಗಿವೆ.

  6. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ತಂಡವನ್ನು ರಚಿಸಿ: ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಶ್ರುತಿಗೊಳಿಸಿದ, ಜೋಡಿಸಲಾದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮಾನದಂಡ ಪರೀಕ್ಷಾ ಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತಾ ವೈಫಲ್ಯಗಳು, ಭ್ರಮೆಗಳ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ವಿರೋಧಿ ರೆಡ್-ಟೀಮಿಂಗ್‌ಗೆ ಒಳಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗೆ ಹಿಂತಿರುಗುತ್ತವೆ - ಗುರುತಿಸಲಾದ ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳು ಮುಂದಿನ SFT ಅಥವಾ ಜೋಡಣೆ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಲ್ಲಿ ಹೊಸ ತರಬೇತಿ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗುತ್ತವೆ.

  7. ಡೇಟಾ ಫ್ಲೈವೀಲ್ ಮೂಲಕ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಿ: ನಿಯೋಜನೆಯ ನಂತರ, ನೈಜ ಬಳಕೆದಾರ ಸಂವಹನಗಳು (ಅನುಮತಿಸಲಾದ ಮತ್ತು ಸಮ್ಮತಿಸಲಾದ ಕಡೆ) ಹೊಸ ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳು, ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್ ಅಂತರಗಳನ್ನು ಹೊರಹೊಮ್ಮಿಸುತ್ತವೆ. ಇವುಗಳನ್ನು ನಿಯಮಿತ ಚಕ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಿಯೋಜಿಸಲಾದ ಮಾದರಿ ವೈಫಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಹೊಸ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದ ನಡುವೆ ಕಡಿಮೆ ಲೂಪ್ ಹೊಂದಿರುವ ತಂಡಗಳು ವೇಗವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತವೆ.

ಹಂತದ ಪ್ರಕಾರ LLM ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಕಾರಗಳು: ಉಲ್ಲೇಖ ಕೋಷ್ಟಕ

ತರಬೇತಿ ಹಂತ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರ ವಿಶಿಷ್ಟ ಸ್ವರೂಪ ಸ್ಕೇಲ್ ಮಾನವ ಒಳಗೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಪ್ರಮುಖ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಾನದಂಡಗಳು
ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ವೆಬ್ ಪಠ್ಯ, ಪುಸ್ತಕಗಳು, ಕೋಡ್, ಪೇಪರ್‌ಗಳು, ಬಹುಭಾಷಾ ಕಾರ್ಪೋರಾ ಸರಳ ಪಠ್ಯ / ಟೋಕನೈಸ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ 100B–15T ಟೋಕನ್‌ಗಳು ಕನಿಷ್ಠ (ಗುಣಮಟ್ಟದ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಮಾತ್ರ) ನಕಲು ಮಾಡುವಿಕೆ, PII ತೆಗೆಯುವಿಕೆ, ಭಾಷೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟ, ವಿಷತ್ವ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್
SFT (ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್) ಸೂಚನೆ-ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಜೋಡಿಗಳು JSON: {ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್, ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆ} 10K–1M ಉದಾಹರಣೆಗಳು ಉನ್ನತ (ತಜ್ಞ ಬರಹಗಾರರು/ವಿಮರ್ಶಕರು) ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ನಿಖರತೆ, ಸ್ವರೂಪ ಅನುಸರಣೆ, ಸ್ವರ, ವಾಸ್ತವಿಕ ಆಧಾರ
ಆರ್‌ಎಲ್‌ಎಚ್‌ಎಫ್ / ಡಿಪಿಒ (ಜೋಡಣೆ) ಮಾನವ ಆದ್ಯತೆಯ ಶ್ರೇಯಾಂಕಗಳು JSON: {ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್, ಆಯ್ಕೆ, ತಿರಸ್ಕರಿಸಲಾಗಿದೆ} 50K–500K ಜೋಡಿಗಳು ಉನ್ನತ (ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಆದ್ಯತೆಯ ರೇಟರ್‌ಗಳು) IAA ಅಂಕಗಳು, ಜನಸಂಖ್ಯಾ ವೈವಿಧ್ಯತೆ, ರೇಟರ್ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ, ಸುರಕ್ಷತಾ ವ್ಯಾಪ್ತಿ
ಆರ್‌ಎಲ್‌ಎಐಎಫ್ AI- ರಚಿತವಾದ ಆದ್ಯತೆಯ ಲೇಬಲ್‌ಗಳು + ಮಾನವ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ JSON: {ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್, ಆಯ್ಕೆ, ತಿರಸ್ಕರಿಸಲಾಗಿದೆ, ai_label} 100K–10M+ ಜೋಡಿಗಳು ಮಧ್ಯಮ (ಮಾನವ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮಾದರಿ) AI ನ್ಯಾಯಾಧೀಶ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ, ಸುರಕ್ಷತಾ ಲೇಬಲ್‌ಗಳ ಮೇಲಿನ ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ದರ
ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ / ಮಾನದಂಡಗಳು ಸುವರ್ಣ-ಪ್ರಮಾಣಿತ ಉತ್ತರಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು JSON/CSV: {ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್, ಉಲ್ಲೇಖ_ಉತ್ತರ} 1 ಸಾವಿರ–100 ಸಾವಿರ ವಸ್ತುಗಳು ಉನ್ನತ (ತಜ್ಞ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು) ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳ ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಿಂದ ಸೋರಿಕೆ ಇಲ್ಲ.
ರೆಡ್ ಟೀಮಿಂಗ್ ಸುರಕ್ಷತೆ, ಪಕ್ಷಪಾತ, ಜೈಲ್ ಬ್ರೇಕ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸಿಕೊಂಡು ವಿರೋಧಿ ಪ್ರಚೋದನೆಗಳು JSON: {ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್, ವೈಫಲ್ಯ_ವರ್ಗ, ತೀವ್ರತೆ} 500–50K ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು ಉನ್ನತ (ವಿಶೇಷ ರೆಡ್-ಟೀಮರ್‌ಗಳು) ವೈಫಲ್ಯ ಮೋಡ್ ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ತ್ವರಿತ ವೈವಿಧ್ಯತೆ, ಸುರಕ್ಷತಾ ವರ್ಗೀಕರಣ ಜೋಡಣೆ
ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ SFT ಚಿತ್ರ-ಪಠ್ಯ ಜೋಡಿಗಳು, ದೃಶ್ಯ ಸೂಚನಾ ದತ್ತಾಂಶ JSON + ಇಮೇಜ್ ಫೈಲ್‌ಗಳು: {ಇಮೇಜ್, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ} 10K–1M ಜೋಡಿಗಳು ಹೆಚ್ಚು (ಟಿಪ್ಪಣಿದಾರರು + ಮೌಲ್ಯಮಾಪಕರು) ಶೀರ್ಷಿಕೆ ನಿಖರತೆ, ದೃಶ್ಯ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್, OCR ಗುಣಮಟ್ಟ
ಏಜೆಂಟ್ / ಪರಿಕರ-ಬಳಕೆ ಬಹು-ತಿರುವು ತಾರ್ಕಿಕ ಕುರುಹುಗಳು, ಪರಿಕರ-ಕರೆ ದಾಖಲೆಗಳು JSON: {ಟ್ರೇಸ್, ಕ್ರಿಯೆಗಳು, ಅವಲೋಕನಗಳು, ಫಲಿತಾಂಶ} 1K–100K ಕುರುಹುಗಳು ಉನ್ನತ (ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರು) ಟ್ರೇಸ್ ನಿಖರತೆ, ಪರಿಕರ-ಕರೆ ನಿಖರತೆ, ವೈಫಲ್ಯ ಮೋಡ್ ವ್ಯಾಪ್ತಿ

ಎಲ್‌ಎಲ್‌ಎಂಗೆ ಎಷ್ಟು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಬೇಕು? (2026 ಉಲ್ಲೇಖ)

ಖರೀದಿದಾರರು ಕೇಳುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು: ನನಗೆ ನಿಜವಾಗಿ ಎಷ್ಟು ಡೇಟಾ ಬೇಕು? ಉತ್ತರವು ನೀವು ತರಬೇತಿ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನ ಯಾವ ಹಂತದಲ್ಲಿದ್ದೀರಿ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಉದ್ಯಮವು ಡೇಟಾ ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ಟೋಕನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಳೆಯುತ್ತದೆ - ಗಿಗಾಬೈಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲ - ಏಕೆಂದರೆ ಟೋಕನ್ ಎಣಿಕೆಯು ಮಾದರಿಯು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಕಚ್ಚಾ ಫೈಲ್ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ.

ಉಲ್ಲೇಖ ಬಿಂದುವಾಗಿ: ಒಂದು ಟ್ರಿಲಿಯನ್ ಟೋಕನ್‌ಗಳು ಸರಿಸುಮಾರು 750 ಶತಕೋಟಿ ಪದಗಳು, ಅಥವಾ ಸರಿಸುಮಾರು ಲಕ್ಷಾಂತರ ಪುಸ್ತಕಗಳಿಗೆ ಸಮಾನವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಲಾಮಾ 3 (405B) ಮತ್ತು ಜೆಮಿನಿ 1.5 ನಂತಹ ಆಧುನಿಕ ಗಡಿನಾಡು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು 10-15 ಟ್ರಿಲಿಯನ್ ಟೋಕನ್ ಶ್ರೇಣಿಯಲ್ಲಿನ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಯಿತು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಜೋಡಣೆಗಾಗಿ - ಹೆಚ್ಚಿನ ಖರೀದಿದಾರರು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಿರುವ ಹಂತಗಳು - ಸಂಪುಟಗಳು ಹೆಚ್ಚು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದವು.

ತರಬೇತಿ ಹಂತ ಡೇಟಾ ಪರಿಮಾಣ
(ಟೋಕನ್‌ಗಳು /
ಉದಾಹರಣೆಗಳು)		 ರಫ್
ಫೈಲ್ ಗಾತ್ರ
ಸಮಾನ		 ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಯಾರು
ಇದನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ		 ಪ್ರಮುಖ ನಿರ್ಬಂಧ
ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ (ಮೊದಲಿನಿಂದ) 100B - 15T+ ಟೋಕನ್‌ಗಳು ~80 GB - 12 TB ಪಠ್ಯ ಫ್ರಾಂಟಿಯರ್ ಮಾದರಿ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳು (ಗೂಗಲ್, ಮೆಟಾ, ಆಂಥ್ರಾಪಿಕ್, ಮಿಸ್ಟ್ರಲ್) ವೆಚ್ಚದ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ, ನಕಲು ಮಾಡುವಿಕೆ, ಕಾನೂನು ಅನುಮತಿ
ಡೊಮೇನ್-ಅಡಾಪ್ಟಿವ್ ಪೂರ್ವತರಬೇತಿ 1B - 100B ಟೋಕನ್‌ಗಳು ~800 ಎಂಬಿ - 80 ಜಿಬಿ ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೂಲ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಉದ್ಯಮಗಳು ಡೊಮೇನ್ ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ಡೇಟಾ ಪರವಾನಗಿ
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ (SFT) 10K - 1M ಉದಾಹರಣೆಗಳು ~10 ಎಂಬಿ - 2 ಜಿಬಿ (ಜೆಎಸ್ಒಎನ್) ಯಾವುದೇ ಸಂಸ್ಥೆಯು ಓಪನ್-ವೇಟ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡುವುದು. ಟಿಪ್ಪಣಿ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರ ಪ್ರವೇಶ
ಆದ್ಯತೆ ಜೋಡಣೆ (RLHF/DPO) 50K - 500K ಆದ್ಯತೆಯ ಜೋಡಿಗಳು ~50 ಎಂಬಿ - 500 ಎಂಬಿ (JSON) ಆರ್ಗ್ಸ್ ಕಟ್ಟಡ ಉತ್ಪಾದನಾ ದರ್ಜೆಯ ಸಹಾಯಕರು ರೇಟರ್ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ, IAA ಅಂಕಗಳು, ಸುರಕ್ಷತಾ ವ್ಯಾಪ್ತಿ
RLAIF (AI-ಲೇಬಲ್ ಮಾಡಿದ ಆದ್ಯತೆ) 100K - 10M+ ಜೋಡಿಗಳು ~100 ಎಂಬಿ - 10 ಜಿಬಿ ಓಪನ್-ವೇಟ್ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಆರ್ಗ್ಸ್ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಜೋಡಣೆ AI ನ್ಯಾಯಾಧೀಶ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ, ಮಾನವ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮಾದರಿ ದರ
ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ / ಮಾನದಂಡಗಳು 1K - 100K ಪರೀಕ್ಷಾ ವಸ್ತುಗಳು ~1 ಎಂಬಿ - 100 ಎಂಬಿ ಎಲ್ಲಾ ಉತ್ತಮ-ಶ್ರುತಿ ಯೋಜನೆಗಳು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದಿಂದ ಯಾವುದೇ ಸೋರಿಕೆ ಇಲ್ಲ; ತಜ್ಞರ ಟಿಪ್ಪಣಿ
ರೆಡ್-ಟೀಮಿಂಗ್ ಸೂಟ್ 500 - 50 ಸಾವಿರ ವಿರೋಧಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು ~0.5 ಎಂಬಿ - 50 ಎಂಬಿ ಎಲ್ಲಾ ಉತ್ಪಾದನೆ-ಮುಖಿ ನಿಯೋಜನೆಗಳು ವೈಫಲ್ಯ ಮೋಡ್ ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ವರ್ಗೀಕರಣ ಜೋಡಣೆ
ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ SFT (ಚಿತ್ರ+ಪಠ್ಯ) 10K - 1M ಚಿತ್ರ-ಪಠ್ಯ ಜೋಡಿಗಳು 10 GB - 1 TB (ಚಿತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ) ದೃಷ್ಟಿ-ಭಾಷಾ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಚಿತ್ರದ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಟಿಪ್ಪಣಿ ನಿಖರತೆ, ದೃಶ್ಯ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್

ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಬಜೆಟ್‌ಗೆ ಇದರ ಅರ್ಥವೇನು: ಹೆಚ್ಚಿನ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಖರೀದಿದಾರರು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮೂರು ಹಂತಗಳು - SFT, ಆದ್ಯತೆ ಜೋಡಣೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ - ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ಪ್ರಮಾಣದ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಭಾಗವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತವೆ. 50,000-200,000 ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಉದಾಹರಣೆಗಳ ಉತ್ತಮವಾಗಿ-ಕ್ಯುರೇಟೆಡ್ SFT ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಕಳಪೆ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಗುಣಮಟ್ಟದೊಂದಿಗೆ 10-50x ದೊಡ್ಡದಾದ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ. ಪರಿಮಾಣವನ್ನು ಅಳೆಯುವ ಮೊದಲು ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಟಿಪ್ಪಣಿ ಪರಿಣತಿಯಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿ.

ಟೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು GB ಗೆ ಪರಿವರ್ತಿಸುವುದು: ಸ್ಥೂಲ ನಿಯಮದಂತೆ, 1 GB ಸರಳ ಇಂಗ್ಲಿಷ್ ಪಠ್ಯವು ಟೋಕನೈಜರ್ ಮತ್ತು ವಿಷಯ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಸುಮಾರು 800 ಮಿಲಿಯನ್‌ನಿಂದ 1 ಬಿಲಿಯನ್ ಟೋಕನ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ. ಕೋಡ್ ಪ್ರತಿ ಬೈಟ್‌ಗೆ ಸಾಂದ್ರತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ (ಪ್ರತಿ KB ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಟೋಕನ್‌ಗಳು). ಬಹುಭಾಷಾ ಕಾರ್ಪೋರಾ ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಲಿಪಿಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ.

2026 ರಲ್ಲಿ ಜನಪ್ರಿಯ LLM ಉದಾಹರಣೆಗಳು

2026 ರ LLM ಭೂದೃಶ್ಯವು ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಗಡಿನಾಡು ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಮುಕ್ತ-ತೂಕದ ಪರ್ಯಾಯಗಳ ಮಿಶ್ರಣದಿಂದ ನಿರೂಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ, ಇದನ್ನು ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಬಹುದು.

ಮಾದರಿ ಸಂಸ್ಥೆ ಪ್ರಕಾರ ಗಮನಾರ್ಹ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು
ಜಿಪಿಟಿ -4 / ಜಿಪಿಟಿ -4o ಓಪನ್ಎಐ ಸ್ವಾಮ್ಯದ, ಬಹುಮಾದರಿ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಪ್ರಾಬಲ್ಯ; ಬಲವಾದ ಕೋಡಿಂಗ್, ತಾರ್ಕಿಕತೆ, ದೃಷ್ಟಿ
ಕ್ಲೌಡ್ 3 / ಕ್ಲೌಡ್ 3.5 ಆಂಥ್ರೊಪಿಕ್ ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಬಲವಾದದ್ದು, ದೀರ್ಘ ಸನ್ನಿವೇಶ (200 ಸಾವಿರ ಟೋಕನ್‌ಗಳು), ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸುವುದು.
ಜೆಮಿನಿ 1.5 ಪ್ರೊ / ಅಲ್ಟ್ರಾ ಗೂಗಲ್ ಡೀಪ್ ಮೈಂಡ್ ಸ್ವಾಮ್ಯದ, ಬಹುಮಾದರಿ 1M ಟೋಕನ್ ಸಂದರ್ಭ ವಿಂಡೋ; ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಮತ್ತು ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆ.
ಲಾಮಾ 3 (8B, 70B, 405B) ಮೆಟಾ ಓಪನ್-ವೇಟ್ ಅತ್ಯಂತ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಉತ್ತಮ-ಶ್ರುತಿಗೊಳಿಸಲಾದ ಮುಕ್ತ ಮಾದರಿ; ಪ್ರತಿ ನಿಯತಾಂಕಕ್ಕೆ ಬಲವಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ
ಮಿಸ್ಟ್ರಲ್ / ಮಿಕ್ಸ್‌ಟ್ರಲ್ 8x22B ಮಿಸ್ಟ್ರಲ್ AI ಓಪನ್-ವೇಟ್, MoE ತಜ್ಞರ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಿಶ್ರಣ; ಬಲವಾದ ಯುರೋಪಿಯನ್ ಗೌಪ್ಯತಾ ರುಜುವಾತುಗಳು
ಫಿ-3 (3.8B, 14B) ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಓಪನ್-ವೇಟ್ ಸಣ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಬಲವಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ; ಅಂಚಿನ ನಿಯೋಜನೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ
ಕ್ವೆನ್ 2 ಅಲಿಬಾಬಾ ಓಪನ್-ವೇಟ್ ಚೈನೀಸ್, ಅರೇಬಿಕ್ ಮತ್ತು 26 ಇತರ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ ಬಲವಾದ ಬಹುಭಾಷಾ ವ್ಯಾಪ್ತಿ
ಆರ್+ ಆಜ್ಞೆ ಕೊಹೆರೆ ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ RAG ಮತ್ತು ಗ್ರೌಂಡೆಡ್ ಜನರೇಷನ್‌ಗಾಗಿ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲಾಗಿದೆ.

2026 ರಲ್ಲಿ ಉದ್ಯಮದಿಂದ LLM ಬಳಕೆಯ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಸಂಬಂಧಿತ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮಾರಾಟಗಾರರನ್ನು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಜೀವ ವಿಜ್ಞಾನಗಳು

ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಜೀವ ವಿಜ್ಞಾನ

LLM ಗಳನ್ನು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣ (ಆಂಬಿಯೆಂಟ್ AI ಸ್ಕ್ರೈಬಿಂಗ್), ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಾಹಿತ್ಯ ಸಾರಾಂಶ, ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣೆ ನೆರವು ಮತ್ತು ರೋಗಿಯನ್ನು ಎದುರಿಸುವ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಇಂಟರ್ಫೇಸ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ LLM ಗಳಿಗೆ HIPAA- ಕಂಪ್ಲೈಂಟ್ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳು, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತಜ್ಞ ವಿಮರ್ಶಕರು ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಆನ್ಟಾಲಜಿಗಳು (SNOMED, ​​ICD-10) ನೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ

ಕಾನೂನು ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ

ಒಪ್ಪಂದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಡ್ಯೂ ಡಿಲಿಜೆನ್ಸ್ ಆಟೊಮೇಷನ್, ನಿಯಂತ್ರಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಸಂಶೋಧನೆ. ಕಾನೂನು LLM ಗಳಿಗೆ ನ್ಯಾಯವ್ಯಾಪ್ತಿ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ, ನಿಖರವಾದ ಉಲ್ಲೇಖದ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಕಾನೂನು ಡೊಮೇನ್ ಪರಿಣತಿಯೊಂದಿಗೆ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಬೇಕಾಗುತ್ತಾರೆ. ರೆಡ್-ಟೀಮಿಂಗ್ ಭ್ರಮೆಯ ಪ್ರಕರಣ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯವ್ಯಾಪ್ತಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬೇಕು.

ಕೋಡ್ ಜನರೇಷನ್ ಮತ್ತು ಡೆವಲಪರ್ ಪರಿಕರಗಳು

ಕೋಡ್ ಜನರೇಷನ್ ಮತ್ತು ಡೆವಲಪರ್ ಪರಿಕರಗಳು

LLM ಗಳು ಈಗ ಪವರ್ ಕೋಡ್ ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆ (GitHub ಕೊಪಿಲಟ್), ಕೋಡ್ ವಿಮರ್ಶೆ, ಪರೀಕ್ಷಾ ಉತ್ಪಾದನೆ ಮತ್ತು ದೋಷ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಡೇಟಾವು ಗುರಿ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ಕೋಡ್, (ದೋಷ, ಪರಿಹಾರ) ಜೋಡಿಗಳು, ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆಯಿಂದ ಕೋಡ್ ಜೋಡಿಗಳು ಮತ್ತು ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷಾ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕೆ ಪಠ್ಯ ಹೋಲಿಕೆಯಲ್ಲದೆ, ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸರಿಯಾದತೆ ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

ಏಜೆಂಟ್ ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತ AI

ಏಜೆಂಟ್ ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋಗಳು ಮತ್ತು ಸ್ವಾಯತ್ತ AI

ವೆಬ್ ಬ್ರೌಸ್ ಮಾಡುವುದು, ಕೋಡ್ ಬರೆಯುವುದು ಮತ್ತು ಚಲಾಯಿಸುವುದು, ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು API ಗಳನ್ನು ಕರೆಯುವುದು - ಬಹು-ಹಂತದ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಯತ್ತವಾಗಿ ಯೋಜಿಸಲು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು LLM ಗಳನ್ನು ತಾರ್ಕಿಕ ಕೇಂದ್ರವಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತಾರೆ. ಏಜೆಂಟ್ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವು ಬಹು-ತಿರುವು ತಾರ್ಕಿಕ ಕುರುಹುಗಳು, ಪರಿಕರ-ಕರೆ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು ವೈಫಲ್ಯ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಕಾರ್ಯ-ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಮೆಟ್ರಿಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಯಸುತ್ತದೆ, ಗೊಂದಲವಲ್ಲ.

ಬಿಲ್ಡ್ vs. ಬೈ vs. ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ vs. RAG: ನಿರ್ಧಾರ ಚೌಕಟ್ಟು

ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುವ ಮೊದಲು, ನಿಮ್ಮ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗೆ ಯಾವ ಮಾದರಿ ತಂತ್ರ ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಿ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮಾರ್ಗವು ವಿಭಿನ್ನ ಡೇಟಾ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚದ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.

ಸ್ಟ್ರಾಟಜಿ ಯಾವಾಗ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬೇಕು ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು ಅಂದಾಜು ಪ್ರಯತ್ನ ಪ್ರಮುಖ ಅಪಾಯ
API ಬಳಸಿ (ತರಬೇತಿ ಇಲ್ಲ) ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯಗಳು, ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗೆ ವೇಗದ ಸಮಯ, ಸೀಮಿತ ಬಜೆಟ್ ಯಾವುದೂ ಇಲ್ಲ (ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ಮಾತ್ರ) ಕಡಿಮೆ ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ, ಮಾರಾಟಗಾರರ ಲಾಕ್-ಇನ್, ಸೀಮಿತ ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣ
RAG (ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ-ವರ್ಧಿತ) ಪ್ರಸ್ತುತ ಅಥವಾ ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಜ್ಞಾನದ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳು ಸ್ವಚ್ಛ, ಚೂರುಚೂರು ಜ್ಞಾನದ ಮೂಲ ದಾಖಲೆಗಳು ಮಧ್ಯಮ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳಲ್ಲಿ ಭ್ರಮೆಗಳು
SFT ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಕ್ಷೇತ್ರ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸ್ವರ, ಸ್ವರೂಪ ಅಥವಾ ಜ್ಞಾನ; ಸ್ಥಿರ ನಡವಳಿಕೆ. 10K–500K ಸೂಚನೆ-ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಜೋಡಿಗಳು ಹೈ ದುರಂತ ಮರೆತುಹೋಗುವಿಕೆ, ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಅಡಚಣೆಗಳು
ಪೂರ್ಣ RLHF/DPO ಜೋಡಣೆ ಸುರಕ್ಷತೆ-ನಿರ್ಣಾಯಕ, ಸಾರ್ವಜನಿಕರಿಗೆ ಅನುಕೂಲಕರ ಅಥವಾ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು SFT ಡೇಟಾ + 50K–500K ಆದ್ಯತೆಯ ಜೋಡಿಗಳು + ರೆಡ್-ಟೀಮ್ ಸೂಟ್ ಬಹಳ ಎತ್ತರ ಟಿಪ್ಪಣಿ ವೆಚ್ಚ, ಪ್ರತಿಫಲ ಹ್ಯಾಕಿಂಗ್, ಜೋಡಣೆ ತೆರಿಗೆ
ಮೊದಲಿನಿಂದ ರೈಲು ವಿಶಿಷ್ಟ ಡೊಮೇನ್ (ಹೆಚ್ಚು ವಿಶೇಷ ಭಾಷೆ/ಕೋಡ್), ಐಪಿ ಮಾಲೀಕತ್ವ ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪಠ್ಯದ 1T+ ಟೋಕನ್‌ಗಳು ಅತ್ಯಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಪನ್ಮೂಲ ವೆಚ್ಚ, ತಾಂತ್ರಿಕ ಅಪಾಯ, ದೀರ್ಘ ಕಾಲಾವಧಿ

ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾ: ಪ್ರಯೋಜನಗಳು, ಅಪಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸಗಳು

LLM ಅಥವಾ ಇತರ ಮಾದರಿಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ದತ್ತಾಂಶವು ದತ್ತಾಂಶ ಸಂಗ್ರಹವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಪರೂಪದ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯ ಅಂತರವನ್ನು ತುಂಬುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಖರೀದಿದಾರರು ಸ್ಪಷ್ಟ ದೃಷ್ಟಿಯ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಅದನ್ನು ಸಮೀಪಿಸಬೇಕು.

ಪ್ರಯೋಜನಗಳು: ಕಡಿಮೆ ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳಿಗೆ ತ್ವರಿತ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್, ಗೌಪ್ಯತೆ-ಸಂರಕ್ಷಣೆ (PII ಇಲ್ಲ), ಆರಂಭಿಕ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ವೆಚ್ಚ-ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮತ್ತು ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ಅಪಾಯಗಳು: ಮಾದರಿ ಕುಸಿತ - ಒಂದೇ ಮಾದರಿ ಕುಟುಂಬದ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಧಾನವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳು ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಳ ಮೇಲೆ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ವೈವಿಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವಿಕ ನಿಖರತೆಯಲ್ಲಿ ಕ್ಷೀಣಿಸಬಹುದು. ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮಾದರಿಯಿಂದ ಭ್ರಮೆಗಳು ತರಬೇತಿ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ನೆಲದ ಸತ್ಯವಾಗಿ ಹರಡಬಹುದು. ವೃತ್ತಾಕಾರದ ಮಾಲಿನ್ಯವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾನದಂಡಗಳು ನಿಜವಾದ ಮಾನವ-ಲೇಖಕ ಚಿನ್ನದ ಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನೆಲೆಗೊಂಡಿರಬೇಕು.

ಉತ್ತಮ ಅಭ್ಯಾಸ: ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಡೇಟಾವನ್ನು ಕರಡು ಅಥವಾ ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿ. ಉತ್ಪಾದನಾ ತರಬೇತಿ ರನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸೇರಿಸುವ ಮೊದಲು ಯಾವಾಗಲೂ ಮಾನವ ತಜ್ಞರ ವಿಮರ್ಶೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ. ಮಾನವ-ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ, ನೈಜ-ಡೇಟಾ ಕೋರ್ (ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 30–60% SFT ಮತ್ತು 100% ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ/ರೆಡ್-ಟೀಮ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು) ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಿ.

2026 ರಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಮೂಲ, ಪರವಾನಗಿ ಮತ್ತು ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ಅಪಾಯ

ಡೇಟಾ ಮೂಲ - ನಿಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಎಲ್ಲಿಂದ ಬಂತು, ಯಾರು ಅದನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ ಮತ್ತು ಯಾವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಲ್ಲಿ ಅದನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದು - ನಿಯಂತ್ರಿತ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳಲ್ಲಿ 'ಹೊಂದಿರುವುದು ಒಳ್ಳೆಯದು' ಎಂಬುದರಿಂದ ಕಾನೂನು ಬಾಧ್ಯತೆಗೆ ಬದಲಾಗಿದೆ.

ತುರ್ತು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಪ್ರಮುಖ ಬೆಳವಣಿಗೆಗಳು:

  • ಅಮೆರಿಕದಲ್ಲಿ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ಮೊಕದ್ದಮೆ (ದಿ ನ್ಯೂಯಾರ್ಕ್ ಟೈಮ್ಸ್ ವಿರುದ್ಧ ಓಪನ್‌ಎಐ ಸೇರಿದಂತೆ) ಸ್ಕ್ರ್ಯಾಪ್ ಮಾಡಿದ ವೆಬ್ ವಿಷಯವು ವಾಣಿಜ್ಯ ಮಾದರಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗೆ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಕಾನೂನು ಅಪಾಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ ಎಂದು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದೆ.
  • ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ AI ಗಾಗಿ ಆಗಸ್ಟ್ 2026 ರಿಂದ ಜಾರಿಗೆ ಬರುವ EU AI ಕಾಯಿದೆಯು, ಗಡಿನಾಡು ಮಾದರಿಗಳ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಮೂಲಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ಕಾನೂನಿನ ಅನುಸರಣೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
  • ನಿಯಂತ್ರಿತ ಉದ್ಯಮ ನಿಯೋಜನೆಗಳಿಗಾಗಿ ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿ ತೆರವುಗೊಳಿಸಲಾದ, ಒಪ್ಪಿಗೆ ಆಧಾರಿತ ಮೂಲಗಳಿಂದ 'ಕ್ಲೀನ್ ರೂಮ್' ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಉದ್ಯಮ ಬೇಡಿಕೆ.

ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಮಾರಾಟಗಾರರನ್ನು ಏನು ಕೇಳಬೇಕು:

  •   ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾದ ವಿಷಯಕ್ಕಾಗಿ ನೀವು ಡೇಟಾ ವಿಷಯದ ಸಮ್ಮತಿ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದೀರಾ?
  •   ಯಾವ ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ? ಪ್ರತಿ ಐಟಂ ಅಥವಾ ಪ್ರತಿ ಬ್ಯಾಚ್‌ಗೆ ಮೂಲವನ್ನು ದಾಖಲಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ?
  •   ವೆಬ್ ಮೂಲದ ಪಠ್ಯಕ್ಕೆ ನಿಮ್ಮ ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ತೆರವು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಏನು?
  •   ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಆಡಳಿತ SLA ಕೃತಿಸ್ವಾಮ್ಯ ಹಕ್ಕುಗಳಿಗೆ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆಯೇ?
  •   ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ವಿಷಯಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ನೀವು GDPR ವಿಧಿ 17 (ಅಳಿಸುವಿಕೆಯ ಹಕ್ಕು) ಗೆ ಬದ್ಧರಾಗಿದ್ದೀರಾ?

ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ LLM ಗಳು: ದೃಷ್ಟಿ, ಆಡಿಯೋ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ

ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಮಾದರಿಗಳು ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು, ಆಡಿಯೋ ಮತ್ತು ವಿಡಿಯೋಗಳಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ. ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ LLM ಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಅಥವಾ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಮಾಡಲು ಪಠ್ಯ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಮೀರಿ ವಿಶೇಷ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ.

ಮೋಡಲಿಟಿ ಸಂಯೋಜನೆ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಕಾರ್ಯ ಕೀ ಕ್ವಾಲಿಟಿ ಮೆಟ್ರಿಕ್
ಚಿತ್ರ + ಪಠ್ಯ ಚಿತ್ರ-ಶೀರ್ಷಿಕೆ ಜೋಡಿಗಳು, ದೃಶ್ಯ QA, OCR ಶೀರ್ಷಿಕೆ ಬರವಣಿಗೆ, ಬೌಂಡಿಂಗ್ ಬಾಕ್ಸ್ ಟಿಪ್ಪಣಿ, ಪಠ್ಯ ಪ್ರತಿಲೇಖನ ಶೀರ್ಷಿಕೆ ನಿಖರತೆ, ದೃಶ್ಯ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ನಿಖರತೆ
ಆಡಿಯೋ + ಪಠ್ಯ ಭಾಷಣ ಪ್ರತಿಲಿಪಿಗಳು, ಆಡಿಯೊ ವಿವರಣೆಗಳು, ಬಹುಭಾಷಾ ಭಾಷಣ ಪ್ರತಿಲೇಖನ, ಸ್ಪೀಕರ್ ಡೈರೈಸೇಶನ್, ಭಾವನೆ ಲೇಬಲ್‌ಗಳು WER (ಪದ ದೋಷ ದರ), ಸ್ಪೀಕರ್ ನಿಖರತೆ
ವೀಡಿಯೊ + ಪಠ್ಯ ವೀಡಿಯೊ ಶೀರ್ಷಿಕೆಗಳು, ಕ್ರಿಯಾ ಲೇಬಲ್‌ಗಳು, ತಾತ್ಕಾಲಿಕ QA ವಿಭಾಗ ಟಿಪ್ಪಣಿ, ಕ್ರಿಯೆ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ, QA ಜೋಡಿಗಳು ತಾತ್ಕಾಲಿಕ ಜೋಡಣೆ ನಿಖರತೆ, ಶೀರ್ಷಿಕೆ ಗುಣಮಟ್ಟ
ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ (PDF/ಸ್ಕ್ಯಾನ್) + ಪಠ್ಯ ದಾಖಲೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಕೋಷ್ಟಕ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ, ವಿನ್ಯಾಸ ತಿಳುವಳಿಕೆ ರಚನೆ ಟಿಪ್ಪಣಿ, ಅಸ್ತಿತ್ವದ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಕ್ಷೇತ್ರ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ ನಿಖರತೆ, ಲೇಔಟ್ F1 ಸ್ಕೋರ್
ಕೋಡ್ + ನೈಸರ್ಗಿಕ ಭಾಷೆ ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳು, ಡಾಕ್‌ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್‌ಗಳು, NL-ಟು-ಕೋಡ್ ಜೋಡಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೋಡ್ ಕೋಡ್ ವಿಮರ್ಶೆ, ಡಾಕ್‌ಸ್ಟ್ರಿಂಗ್ ಬರವಣಿಗೆ, ಸರಿಯಾಗಿರುವುದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಸರಿಯಾದತೆ (pass@k), NL ಜೋಡಣೆ

LLM ರೆಡ್-ಟೀಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತಾ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ

ರೆಡ್-ಟೀಮಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಎಲ್‌ಎಲ್‌ಎಂ ಅನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಮೊದಲು ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ನಡೆಸುವ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ವಿರೋಧಿ ಪರೀಕ್ಷೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಸುರಕ್ಷತೆ (ಹಾನಿಕಾರಕ ವಿಷಯ ಉತ್ಪಾದನೆ), ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆ (ಭ್ರಮೆ, ಅಸಂಗತತೆ), ಭದ್ರತೆ (ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಇಂಜೆಕ್ಷನ್, ಜೈಲ್‌ಬ್ರೇಕ್‌ಗಳು) ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತ (ಜನಸಂಖ್ಯಾ ಗುಂಪುಗಳಲ್ಲಿ ತಾರತಮ್ಯದ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳು) ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.

ರಚನಾತ್ಮಕ ಕೆಂಪು ತಂಡದ ನಿಶ್ಚಿತಾರ್ಥವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇವುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ:

  • ಬೆದರಿಕೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು: ನಿಯೋಜನೆ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರೆ ಯಾವ ಹಾನಿಗಳು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕಂಡುಬರುತ್ತವೆ?
  • ತ್ವರಿತ ವರ್ಗೀಕರಣವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು: ವೈಫಲ್ಯದ ವರ್ಗ, ತೀವ್ರತೆ ಮತ್ತು ಪೀಡಿತ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಮೂಲಕ ಪ್ರತಿಕೂಲ ಪ್ರಚೋದನೆಗಳನ್ನು ಸಂಘಟಿಸಿ.
  • ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ತನಿಖೆ: ಸಾವಿರಾರು ವಿರೋಧಿ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಮತ್ತು ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡಲು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
  • ಮಾನವ ರೆಡ್-ಟೀಮಿಂಗ್: ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡವು ತಪ್ಪಿಸುವ ಹೆಚ್ಚಿನ ತೀವ್ರತೆಯ ಅಥವಾ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ವೈಫಲ್ಯ ವಿಧಾನಗಳಿಗಾಗಿ ವಿಶೇಷ ಮಾನವ ರೆಡ್-ಟೀಮರ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಿ.
  • ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರ: ಟ್ಯಾಕ್ಸಾನಮಿ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ದಾಖಲೆ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ಮತ್ತು SFT/ಜೋಡಣೆ ದತ್ತಾಂಶ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗೆ ಸಂಶೋಧನೆಗಳನ್ನು ಫೀಡ್ ಮಾಡಿ.

ನಿಯಂತ್ರಕ ಸಂದರ್ಭ: EU AI ಕಾಯ್ದೆ (ಲೇಖನ 55) ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ಅಪಾಯದೊಂದಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ಉದ್ದೇಶದ AI ಮಾದರಿಗಳ ಪೂರೈಕೆದಾರರು ಪ್ರತಿಕೂಲ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ನಡೆಸಬೇಕೆಂದು ಒತ್ತಾಯಿಸುತ್ತದೆ. NIST AI RMF ಮತ್ತು ISO 42001 ಸಹ AI ಅಪಾಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ಭಾಗವಾಗಿ ರೆಡ್-ಟೀಮಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತವೆ. EU ಕಾನೂನಿಗೆ ಒಳಪಡದ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಸಹ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಗ್ರಾಹಕರು ರೆಡ್-ಟೀಮ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತಿವೆ.

LLM ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಮಾರಾಟಗಾರರನ್ನು ಹೇಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು

ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾರಾಟಗಾರರು ಒಂದೇ ರೀತಿಯ ಭರವಸೆ ನೀಡುತ್ತಾರೆ: "ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟ," "ವೇಗದ ವಿತರಣೆ," ಮತ್ತು "ತಜ್ಞ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು." ನಿಜವಾದ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ನಂತರ ಕಾಣಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ - ನಿರಾಕರಣೆ ದರಗಳು ಹೆಚ್ಚಾದಾಗ ಮತ್ತು ಸಮಯ ಮಿತಿಗಳು ಜಾರಿದಾಗ.

ಬಲವಾದ ಮಾರಾಟಗಾರರನ್ನು ಮೊದಲೇ ಗುರುತಿಸಲು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ಮಟ್ಟದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಿ. ಅವರು ವಿವರಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ ಹೇಗೆ ಅವು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತವೆ (ಕೇವಲ ಅಲ್ಲ ಏನು ಅವರು ನೀಡುತ್ತಾರೆ), ಅದು ಒಳ್ಳೆಯ ಸೂಚನೆ. ಅವರು ವಿವರಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿದರೆ, ಅದು ಎಚ್ಚರಿಕೆ.

1. ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ: ವಿತರಣೆಗೂ ಮುನ್ನ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೇಗೆ ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ?

  • ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ವಿತರಣೆಯ ನಡುವೆ ಯಾವ ಹಂತಗಳು ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ?
  • ಕೃತಿಯನ್ನು ಯಾರು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಎಷ್ಟು ಬಾರಿ?
  • ನೀವು ಮಲ್ಟಿ-ಪಾಸ್ QA ಮತ್ತು ಪ್ರತ್ಯೇಕ QA ತಂಡವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತೀರಾ?
  • ಒಂದು ಬ್ಯಾಚ್ QA ವಿಫಲವಾದರೆ, ಯಾರು ಪಾವತಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಮರು ಕೆಲಸ ಎಷ್ಟು ವೇಗವಾಗಿ ನಡೆಯುತ್ತದೆ?

2. ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರ ಪರಿಣತಿ: ನನ್ನ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಯಾರು ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ?

  • ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರೇ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾದಿಗಳೇ ಅಥವಾ ಮಿಶ್ರ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳೇ?
  • ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಮೊದಲು ನೀವು ರೇಟರ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸುತ್ತೀರಿ?
  • ನಿಮ್ಮ ರೇಟರ್ ಪೂಲ್ ಜಾಗತಿಕ ನಿಯೋಜನೆಗೆ ಸಾಕಷ್ಟು ವೈವಿಧ್ಯಮಯವಾಗಿದೆಯೇ?

3. ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ವ್ಯಾಪ್ತಿ: ನನಗೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ನೀವು ಬೆಂಬಲಿಸಬಹುದೇ?

  • ನೀವು SFT, RLHF/DPO, eval ಸೆಟ್‌ಗಳು, ಬಹುಭಾಷಾ, ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತೀರಾ?
  • ನೀವು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದೇ: ಡೇಟಾಸೆಟ್, ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಬಂಧಿತ ಗ್ರಾಹಕ ಉಲ್ಲೇಖ?
  • ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯ ಭಾಷಿಕರು ಬಳಸುತ್ತಾರೆಯೇ (ಯಂತ್ರ ಅನುವಾದವಲ್ಲ)?

4. ದತ್ತಾಂಶ ಮೂಲ: ದತ್ತಾಂಶ ಎಲ್ಲಿಂದ ಬರುತ್ತದೆ?

  • ನೀವು ಯಾವ ಕೊಡುಗೆದಾರರ ಒಪ್ಪಿಗೆಯನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತೀರಿ (ಮತ್ತು ಅದು AI ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆಯೇ)?
  • ಅಳಿಸುವಿಕೆ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು (ಅಳಿಸುವ ಹಕ್ಕು) ನೀವು ಬೆಂಬಲಿಸಬಹುದೇ?
  • ವಿತರಣೆಯ ನಂತರ ನಿಮ್ಮ ಧಾರಣ ಮತ್ತು ಅಳಿಸುವಿಕೆ ನೀತಿ ಏನು?

5. ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣೆ: ಇಂದು ನಿಮ್ಮ ಬಳಿ ಏನು ಇದೆ?

  • ನಿಮ್ಮಲ್ಲಿ SOC 2 ಟೈಪ್ II ಇದೆಯೇ? ಪುರಾವೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದೇ?
  • ISO 27001 ಪ್ರಮಾಣೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ—ಯಾವ ವ್ಯಾಪ್ತಿ?
  • ನೀವು HIPAA ಗೆ ಸಹಿ ಹಾಕಬಹುದೇ (ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ)?
  • ನೀವು GDPR DPA ಒದಗಿಸುತ್ತೀರಾ ಮತ್ತು EU ಡೇಟಾ ಎಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ?
  • ಕ್ರಾಸ್-ಕ್ಲೈಂಟ್ ಎಕ್ಸ್‌ಪೋಸರ್ ತಡೆಗಟ್ಟಲು ನೀವು ಕ್ಲೈಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತೀರಿ?

6. ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಕಾಲಮಿತಿ: ನೀವು ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ಏನನ್ನು ನೀಡಬಹುದು?

  • ಎಷ್ಟು ಅರ್ಹತೆ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಈಗ ಲಭ್ಯವಿದೆಯೇ?
  • ಮೊದಲ QA-ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾದ ಬ್ಯಾಚ್ ಅನ್ನು ಎಷ್ಟು ಸಮಯ ರ್ಯಾಂಪ್ ಅಪ್ ಮಾಡಿ ತಲುಪಿಸಬೇಕು?
  • ನೀವು ವಾಲ್ಯೂಮ್ ಅನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಅಳೆಯಬಲ್ಲಿರಾ? ನಿಮ್ಮ ಸರ್ಜ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಎಷ್ಟು?
  • ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿಳಂಬಕ್ಕೆ ಕಾರಣವೇನು, ಮತ್ತು ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ತಡೆಯುತ್ತೀರಿ?

7. ಬೆಲೆ ನಿಗದಿ: ನಿಜವಾದ ಒಟ್ಟು ವೆಚ್ಚ ಎಷ್ಟು?

  • ಬೆಲೆ ನಿಗದಿಯಲ್ಲಿ ಗುಣಮಟ್ಟ ತಿದ್ದುಪಡಿ, ಪುನರ್ನಿರ್ಮಾಣ ಮತ್ತು ಯೋಜನಾ ನಿರ್ವಹಣೆ ಸೇರಿವೆಯೇ?
  • ಯೋಜನೆಯ ಮಧ್ಯದಲ್ಲಿ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ಬದಲಾದರೆ ಮತ್ತು ಕೆಲಸವನ್ನು ಮತ್ತೆ ಮಾಡಬೇಕಾದರೆ ಏನು?
  • ವ್ಯಾಪ್ತಿ ಬದಲಾದರೆ ಕನಿಷ್ಠ ಬದ್ಧತೆ ಅಥವಾ ದಂಡಗಳು ಬೇಕೇ?

8. ಪೈಲಟ್: ಪೂರ್ಣ ಪ್ರಮಾಣದ ಮೊದಲು ನೀವು ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುತ್ತೀರಾ?

  • ನಿಜವಾದ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ನೀವು ಪಾವತಿಸಿದ ಪೈಲಟ್ (200–500 ಐಟಂಗಳು) ನಡೆಸುತ್ತೀರಾ?
  • ಅದು ವಿಫಲವಾದರೆ, ಯಾವುದೇ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ವೆಚ್ಚವಿಲ್ಲದೆ ನೀವು ಅದನ್ನು ಮತ್ತೆ ಮಾಡುತ್ತೀರಾ?
  • ಪೈಲಟ್ ತಂಡವು ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆಯೇ?

9. ಉಲ್ಲೇಖಗಳು: ನಾನು ಯಾರೊಂದಿಗೆ ಮಾತನಾಡಬಹುದು?

  • ನೀವು 2–3 ಸಂಬಂಧಿತ ಗ್ರಾಹಕ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬಹುದೇ?
  • ನೀವು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕೇಸ್ ಸ್ಟಡೀಸ್ ಹೊಂದಿದ್ದೀರಾ?
  • ತಪ್ಪಾದ ಯೋಜನೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಮತ್ತು ನೀವು ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಸರಿಪಡಿಸಿದ್ದೀರಿ ಎಂಬುದರ ಬಗ್ಗೆ ಹೇಳಿ.

10. ಪಾಲುದಾರಿಕೆ: ಮೊದಲ ಹೆರಿಗೆಯ ನಂತರ ನೀವು ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ?

  • ನಮಗೆ ಮೀಸಲಾದ PM/QA ಲೀಡ್ ಸಿಗುತ್ತದೆಯೇ ಅಥವಾ ತಂಡವು ಬದಲಾಗುವುದೇ?
  • ಫಾಲೋ-ಆನ್ ಬ್ಯಾಚ್‌ಗಳಿಗೆ ಟರ್ನ್‌ಅರೌಂಡ್ ಸಮಯ ಎಷ್ಟು?
  • ನಂತರ ಕಂಡುಬರುವ ವ್ಯವಸ್ಥಿತ ದೋಷಗಳನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ತನಿಖೆ ಮಾಡುತ್ತೀರಿ?
  • ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳು ಬದಲಾದಾಗ ನೀವು ತಂಡಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ಮರುತರಬೇತಿ ನೀಡುತ್ತೀರಿ?
ಎಲ್ಎಲ್ಎಂ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಮಾರಾಟಗಾರರನ್ನು ಹೇಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದು

ಎಲ್ಎಲ್ಎಂ ಡೇಟಾ ಪೈಲಟ್ / ಪಿಒಸಿ ನಡೆಸುವುದು ಹೇಗೆ

ರಚನಾತ್ಮಕ ಪೈಲಟ್ ಮಾರಾಟಗಾರರ ಆಯ್ಕೆಯನ್ನು ಅಪಾಯದಿಂದ ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪೂರ್ಣ ಒಪ್ಪಂದದ ಬದ್ಧತೆಗೆ ಮೊದಲು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ಮೈಗೆ ತರುತ್ತದೆ.

  • ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ: ನಿಮ್ಮ ಪೂರ್ಣ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನ ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ 200–500 ಐಟಂಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.
  • ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿವರವಾದ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಿ.: ನಿಮ್ಮ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳ ಸ್ಪಷ್ಟತೆಯಷ್ಟೇ ನಿಮ್ಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಬಾರ್ ಹೆಚ್ಚು.
  • ಪೈಲಟ್ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ ಮೊದಲು ಲಿಖಿತ ಸ್ವೀಕಾರ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ: ಕನಿಷ್ಠ ಸ್ಕೋರ್, ದೋಷ ದರ ಮತ್ತು ತಿರುವು ಸಮಯವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸಿ.
  • ಮಿಡ್-ಪೈಲಟ್ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ ಕರೆಯನ್ನು ಹಿಡಿದುಕೊಳ್ಳಿ: ಮಾರಾಟಗಾರರ QA ತಂಡದೊಂದಿಗೆ ಭಿನ್ನಾಭಿಪ್ರಾಯಗಳು ಮತ್ತು ಅಸ್ಪಷ್ಟ ಪ್ರಕರಣಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ.
  • ಪೈಲಟ್ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಆಡಿಟ್ ಮಾಡಿ: ನಿಮ್ಮ ತಂಡದಲ್ಲಿ 1–2 ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞರು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ 10% ಮಾದರಿ ಬ್ಲೈಂಡ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಿ.
  • ಮಾರಾಟಗಾರರ ಸ್ವಂತ QA ವರದಿಯನ್ನು ವಿನಂತಿಸಿ: ವಿತರಣೆಯ ಮೊದಲು ಅವರು ಯಾವ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಂಡುಕೊಂಡರು ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸಿದರು ಎಂದು ಕೇಳಿ.
  • ಟರ್ನ್‌ಅರೌಂಡ್ ಸಮಯ vs. ಉಲ್ಲೇಖಿಸಿದ SLA ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ: ಪೈಲಟ್ ವೇಗವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದನಾ ವೇಗವನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಮಾರುಕಟ್ಟೆ ದೃಷ್ಟಿಕೋನ: 2026 ರಲ್ಲಿ LLM ಗಳು ಮತ್ತು AI ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ

LLM ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯು ಬಲವರ್ಧನೆ ಮತ್ತು ಲಂಬ ವಿಶೇಷತೆಯ ಹಂತವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತಿದೆ. 2023–2024 ರಲ್ಲಿ ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾದರಿ ಬಿಡುಗಡೆಗಳ ತ್ವರಿತ ಪ್ರಸರಣದ ನಂತರ, ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಈಗ LLM ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುವತ್ತ ಗಮನಹರಿಸಿವೆ - ಇದು ಉತ್ತಮ-ಶ್ರುತಿ ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಕಠಿಣತೆ ಮತ್ತು ಆಡಳಿತ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯದ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಬೇಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಇರಿಸುತ್ತದೆ.

2026 ರಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯನ್ನು ರೂಪಿಸುವ ಪ್ರಮುಖ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು:

  • ಆದ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಜೋಡಣೆ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚುತ್ತಿರುವ ಬೇಡಿಕೆ: ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ಓಪನ್-ವೇಟ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು (ಲಾಮಾ, ಮಿಸ್ಟ್ರಲ್, ಫಿ) ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತಿದ್ದಂತೆ, ಅಡಚಣೆಯು ಕಂಪ್ಯೂಟ್‌ನಿಂದ ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ RLHF/DPO ಆದ್ಯತೆಯ ಡೇಟಾಗೆ ಬದಲಾಗಿದೆ.
  • ಬಹುಮಾದರಿ ದತ್ತಾಂಶ ಬೆಳವಣಿಗೆ: ಉದ್ಯಮ ನಿಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ವಿಷನ್-ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಈಗ ಪ್ರಮಾಣಿತವಾಗಿವೆ, ಚಿತ್ರ-ಪಠ್ಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಗೆ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತಿವೆ.
  • ಉದಯೋನ್ಮುಖ ವರ್ಗವಾಗಿ ಏಜೆಂಟ್ AI ಡೇಟಾ: ಬಹು-ಹಂತದ ತಾರ್ಕಿಕ ಕುರುಹುಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಕರ-ಬಳಕೆಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ದತ್ತಾಂಶವು ಹೊಸದಾಗಿವೆ ಆದರೆ ಏಜೆಂಟ್ ನಿಯೋಜನೆಗಳ ಪ್ರಮಾಣದಂತೆ ವೇಗವಾಗಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿದೆ.
  • ನಿಯಂತ್ರಕ-ಚಾಲಿತ ಮೂಲದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು: EU AI ಕಾಯ್ದೆ ಅನುಸರಣೆ ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಿಸಬಹುದಾದ, ಸಮ್ಮತಿ ಆಧಾರಿತ ಡೇಟಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳಿಗೆ ಬೇಡಿಕೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತಿವೆ.
  • ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ + ಮಾನವ ಹೈಬ್ರಿಡ್ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗಳು: ಆಧುನಿಕ AI ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಿಂದ ಬೇಡಿಕೆಯಿರುವ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ವೇಗಕ್ಕೆ ಶುದ್ಧ ಮಾನವ ಟಿಪ್ಪಣಿ ತುಂಬಾ ನಿಧಾನವಾಗಿದೆ; ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯು ಮಾನವ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಕುಣಿಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ಉತ್ಪಾದನೆಯತ್ತ ಸಾಗುತ್ತಿದೆ.

ಎಲ್ಎಲ್ಎಂ ಡೇಟಾವನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡುವಾಗ ಅಥವಾ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವಾಗ ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

ಲಿಖಿತ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಇಲ್ಲದೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು: ಅಂಚಿನ ಪ್ರಕರಣಗಳ ಸ್ಪಷ್ಟ ಉದಾಹರಣೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಉತ್ಪಾದನೆ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುವ ಮೊದಲು ಯಾವಾಗಲೂ ವಿವರವಾದ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲಿ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಿ.

ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕಿಂತ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸುವುದು: ಕಡಿಮೆ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಮಿತಿ ಮೀರಿ ಕುಗ್ಗಿಸುತ್ತದೆ. 50K–100K ಐಟಂಗಳ ಕ್ಯುರೇಟೆಡ್, ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ SFT ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ 10M+ ಐಟಂಗಳ ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಮೀರಿಸುತ್ತದೆ.

ಪೈಲಟ್ ಅನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದು: ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಮಾರಾಟಗಾರರೊಂದಿಗಿನ ಪೂರ್ಣ-ಪ್ರಮಾಣದ ಒಪ್ಪಂದಗಳು 500-ಐಟಂ ಪೈಲಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಪೂರ್ಣ ಯೋಜನೆಯ ಒಂದು ಭಾಗದಷ್ಟು ವೆಚ್ಚವಾಗಬಹುದಾದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ನಿಯಮಿತವಾಗಿ ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.

ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಮಾನವ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕೆ ಸಮಾನವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುವುದು: ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ ದತ್ತಾಂಶವು ಪೂರಕವಾಗಿದೆ, ಬದಲಿಯಲ್ಲ. ಸಂಶ್ಲೇಷಿತ-ಮಾತ್ರ ಆದ್ಯತೆಯ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಮಾದರಿಗಳು ಸ್ವತಂತ್ರ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳಲ್ಲಿ ಜೋಡಣೆಯ ಅವನತಿಯನ್ನು ತೋರಿಸಿವೆ.

ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು: ಅನೇಕ ತಂಡಗಳು ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ನಿಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಹೂಡಿಕೆಯು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿದೆಯೇ ಎಂದು ಅಳೆಯಲು ದೃಢವಾದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸೂಟ್ (ವಿರೋಧಿ ರೆಡ್-ಟೀಮ್ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ) ಅಗತ್ಯ.

ಡೇಟಾ ಮೂಲವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ: ನಿಯಂತ್ರಿತ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳು ಅಥವಾ ಸಾರ್ವಜನಿಕರಿಗೆ ಮುಖಾಮುಖಿಯಾಗಿರುವ ನಿಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ, ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸಲು ಅಸಮರ್ಥತೆಯು ಉತ್ಪನ್ನ ಬಿಡುಗಡೆಯನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಹಿಂದಿನಿಂದಲೂ ಕಾನೂನು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಬಹುದು.

ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ಒಂದೇ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಬಳಸುವುದು.: ಮಾನದಂಡ ಮಾಲಿನ್ಯವು ದಾಖಲಿತ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ರೈಲು/ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಬೇರ್ಪಡಿಕೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಮಾರಾಟಗಾರರ ತರಬೇತಿ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಎಂದಿಗೂ ಇಲ್ಲದ ತಡೆಹಿಡಿಯಲಾದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸೆಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ.

ನಿಮ್ಮ ಯೋಜನೆಗೆ ಶೈಪ್ ಏಕೆ ಸರಿಯಾದ LLM ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಪಾಲುದಾರ

ಈ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯ ಉದ್ದಕ್ಕೂ, ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು, ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಏನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾವು ವಿವರಿಸಿದ್ದೇವೆ: ಪ್ರತಿ ತರಬೇತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾದ ಡೇಟಾ, ಕಠಿಣ ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿಯಂತ್ರಣ, ಮೂಲ ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ, ಡೊಮೇನ್ ಪರಿಣತಿ ಮತ್ತು ಆರಂಭಿಕ ಪೈಲಟ್‌ನಿಂದ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪ್ರಮಾಣದವರೆಗೆ ನಿಮ್ಮನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಿರುವ ಮಾರಾಟಗಾರ. ಈ ವಿಭಾಗವು ಆ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ನೇರವಾಗಿ Shaip ಒದಗಿಸುವದಕ್ಕೆ ನಕ್ಷೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ - ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ಸೇವೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಹಕ್ಕುಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಅಲ್ಲ.

ನಾಲ್ಕು LLM ತರಬೇತಿ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಪೂರ್ಣ-ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ವ್ಯಾಪ್ತಿ

ಹೆಚ್ಚಿನ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಮಾರಾಟಗಾರರು ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನ ಒಂದು ಅಥವಾ ಎರಡು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಣತಿ ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಿತಿಯೆಂದರೆ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಆದರೆ ರೆಡ್-ಟೀಮಿಂಗ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರದ ಮಾರಾಟಗಾರರು, ಅಥವಾ ವಿಶಾಲ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗಳು ಆದರೆ ವಿಶೇಷ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಡೊಮೇನ್ ತಜ್ಞ ಟಿಪ್ಪಣಿಕಾರರು ಇಲ್ಲದಿರುವುದು.

ಒಂದೇ ಪಾಲುದಾರರಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣ LLM ತರಬೇತಿ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು Shaip ರಚನೆಯಾಗಿದೆ:

ಎಲ್ಎಲ್ಎಂ ತರಬೇತಿ ಹಂತ ಖರೀದಿದಾರರಿಗೆ ಏನು ಬೇಕು ಶೈಪ್ ಸರ್ವಿಸ್
ಡೇಟಾ ಕ್ಯುರೇಶನ್‌ಗೆ ಪೂರ್ವ ತರಬೇತಿ ನೀಡುವುದು ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ, ವೈವಿಧ್ಯಮಯ, ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿದ ಪಠ್ಯ ಕಾರ್ಪೋರಾ; ಬಹುಭಾಷಾ ವ್ಯಾಪ್ತಿ; PII ತೆಗೆಯುವಿಕೆ ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ (ಪಠ್ಯ, ಆಡಿಯೋ, ಚಿತ್ರಗಳು, ವಿಡಿಯೋ) + ಡೇಟಾ ಪರವಾನಗಿ (ಆಫ್-ದಿ-ಶೆಲ್ಫ್ ಕ್ಯುರೇಟೆಡ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು)
ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ (SFT) ತಜ್ಞರು ಬರೆದ ಸೂಚನೆ-ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಜೋಡಿಗಳು; ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಟಿಪ್ಪಣಿ; ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಉತ್ಪಾದನೆ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಪರಿಹಾರಗಳು + AI ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಉತ್ಪಾದನೆ
ಆದ್ಯತೆ ಜೋಡಣೆ (RLHF / DPO) ಮಾನವ ಆದ್ಯತೆಯ ಶ್ರೇಯಾಂಕಗಳು; ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ರೇಟರ್ ಪೂಲ್‌ಗಳು; IAA- ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿದ ಟಿಪ್ಪಣಿ; ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್-ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ-ತಿರಸ್ಕರಿಸಿದ ತ್ರಿವಳಿಗಳು ಆರ್‌ಎಲ್‌ಹೆಚ್‌ಎಫ್ ಪರಿಹಾರಗಳು
ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ-ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ಜನರೇಷನ್ (RAG) ಸ್ವಚ್ಛ, ರಚನಾತ್ಮಕ ಜ್ಞಾನ ಮೂಲ ದಾಖಲೆಗಳು; ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ನಿಖರತೆಗಾಗಿ ಚಂಕ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಟ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಆರ್.ಎ.ಜಿ. ಸೋಲ್ಯೂಶನ್ಸ್
ಬಹುಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶ ಚಿತ್ರ-ಪಠ್ಯ ಜೋಡಿಗಳು, ಆಡಿಯೋ-ಪಠ್ಯ ಜೋಡಿಗಳು, ದೃಶ್ಯ ಸೂಚನಾ ಶ್ರುತಿ, OCR ಡೇಟಾ, ವೀಡಿಯೊ ಟಿಪ್ಪಣಿ ಬಹು ಮಾದರಿ AI ಪರಿಹಾರಗಳು
ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ರೆಡ್-ಟೀಮಿಂಗ್ ವಿರೋಧಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಸೂಟ್‌ಗಳು; ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತ ಪರೀಕ್ಷೆ; ವೈಫಲ್ಯ ಮೋಡ್ ದಸ್ತಾವೇಜೀಕರಣ ರೆಡ್ ಟೀಮಿಂಗ್ ಸೇವೆಗಳು
ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ AI ಮತ್ತು ಮಾತು 65+ ಭಾಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಹುಭಾಷಾ ಪ್ರತಿಲೇಖನ, ಸ್ಪೀಕರ್ ಡೈರೈಸೇಶನ್, ಸಂವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು. ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ AI + ಭಾಷಣ ದತ್ತಾಂಶ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್ (65+ ಭಾಷೆಗಳು)
ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಎಲ್‌ಎಲ್‌ಎಂಗಳು HIPAA- ಕಂಪ್ಲೈಂಟ್ ಟಿಪ್ಪಣಿ; ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ತಜ್ಞ ವಿಮರ್ಶಕರು; ಗುರುತಿಸಲಾಗದ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳು ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣಾ AI ಪರಿಹಾರಗಳು + ವೈದ್ಯಕೀಯ ದತ್ತಾಂಶ ಕ್ಯಾಟಲಾಗ್

ಮುಂದಿನ ಹಂತಗಳು

ಪ್ರತಿಯೊಂದು LLM ಯೋಜನೆಯು ವ್ಯಾಪ್ತಿ, ಡೊಮೇನ್ ಮತ್ತು ಹಂತದಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ನೀವು ನಿಮ್ಮ ಮೊದಲ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಪ್ರಯೋಗವನ್ನು ಮುಕ್ತ-ತೂಕದ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ನಡೆಸುತ್ತಿರಲಿ, ಉತ್ಪಾದನಾ RLHF ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಿರಲಿ ಅಥವಾ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ನಿಯೋಜನೆಗೆ ತಯಾರಿ ನಡೆಸುತ್ತಿರಲಿ, ಆರಂಭಿಕ ಹಂತವು ಒಂದೇ ಆಗಿರುತ್ತದೆ: ನೀವು ಯಾರೊಂದಿಗಾದರೂ ಮಾತನಾಡುವ ಮೊದಲು ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ.

ನಿಮ್ಮ LLM ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು Shaip ಜೊತೆ ಚರ್ಚಿಸಲು ನೀವು ಸಿದ್ಧರಿದ್ದರೆ, ಭೇಟಿ ನೀಡಿ shaip.com/contact-us/ ಅಥವಾ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್, RLHF, ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ AI, RAG, ಮತ್ತು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ AI ಗಾಗಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸೇವಾ ಪುಟಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ shaip.com/solutions/generative-ai.

ನಾವು ಮಾತನಡೊಣ

  • ಈ ಕ್ಷೇತ್ರವು ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಮತ್ತು ಬದಲಾಗದೆ ಬಿಡಬೇಕು.
  • ನೋಂದಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಾನು ಶೈಪ್ ಅನ್ನು ಒಪ್ಪುತ್ತೇನೆ ಗೌಪ್ಯತಾ ನೀತಿ ಮತ್ತು ಸೇವಾ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು Shaip ನಿಂದ B2B ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಸಂವಹನವನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲು ನನ್ನ ಒಪ್ಪಿಗೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸಿ.

ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು (FAQ)

DL ಎನ್ನುವುದು ML ನ ಉಪಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಕೃತಕ ನರಮಂಡಲವನ್ನು ಬಹು ಪದರಗಳೊಂದಿಗೆ ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ML ಎಂಬುದು AI ಯ ಉಪವಿಭಾಗವಾಗಿದ್ದು, ಇದು ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿಯಲು ಯಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು (LLM ಗಳು) ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಉಪವಿಭಾಗವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಜನರೇಟಿವ್ AI ಯೊಂದಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯ ನೆಲೆಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಎರಡೂ ಆಳವಾದ ಕಲಿಕೆಯ ವಿಶಾಲ ಕ್ಷೇತ್ರದ ಅಂಶಗಳಾಗಿವೆ.

ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು, ಅಥವಾ LLM ಗಳು, ವಿಸ್ತಾರವಾದ ಮತ್ತು ಬಹುಮುಖ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಾಗಿದ್ದು, ಭಾಷೆಯ ಮೂಲಭೂತ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಗ್ರಹಿಸಲು ವ್ಯಾಪಕವಾದ ಪಠ್ಯ ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಂತರ ಅವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ ಮಾಡಲು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.

ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಬೃಹತ್ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಶತಕೋಟಿ ನಿಯತಾಂಕಗಳೊಂದಿಗೆ ತಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಕವಾದ ತರಬೇತಿಯಿಂದಾಗಿ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ.

ಎರಡನೆಯದಾಗಿ, ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ಕನಿಷ್ಟ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕ್ಷೇತ್ರ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಬಹುದಾಗಿದೆ.

ಕೊನೆಯದಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ನಿಯತಾಂಕಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿದಾಗ LLM ಗಳ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ನಿರಂತರ ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ಅವುಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ವಿನ್ಯಾಸವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಅನುವಾದ ಕಾರ್ಯದಲ್ಲಿ ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಭಾಷೆಯನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವುದು. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್, ಡೊಮೇನ್ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಅಥವಾ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಕೀವರ್ಡ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದರ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ವಿನ್ಯಾಸವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ವಿಶೇಷ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಎಲ್ಲಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ವಿನ್ಯಾಸವು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿದ್ದರೂ, ಹೆಚ್ಚಿನ ನಿಖರತೆ ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗುತ್ತದೆ.

ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಲ್ಲಿ ಮೂರು ವಿಧಗಳಿವೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪ್ರಕಾರಕ್ಕೂ ಪ್ರಚಾರ ಮಾಡಲು ವಿಭಿನ್ನ ವಿಧಾನದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.

  • ಜೆನೆರಿಕ್ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಭಾಷೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಮುಂದಿನ ಪದವನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತವೆ.
  • ಇನ್‌ಪುಟ್‌ನಲ್ಲಿ ನೀಡಲಾದ ಸೂಚನೆಗಳಿಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಸೂಚನಾ ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲಾದ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.
  • ಡೈಲಾಗ್ ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಲಾದ ಮಾದರಿಗಳು ಮುಂದಿನ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ರಚಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಂಭಾಷಣೆಯಂತಹ ಸಂಭಾಷಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದಲು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ.