ಸಣ್ಣ ಪ್ಯಾಕೇಜುಗಳಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ವಿಷಯಗಳು ಬರುತ್ತವೆ ಎಂದು ಅವರು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಬಹುಶಃ, ಸಣ್ಣ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು (SLM ಗಳು) ಇದಕ್ಕೆ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ.
ಮಾನವ ಸಂವಹನ ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ AI ಮತ್ತು ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಾವು ಮಾತನಾಡುವಾಗ, ನಾವು ತಕ್ಷಣ ಯೋಚಿಸುತ್ತೇವೆ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು (LLMs) GPT3 ಅಥವಾ GPT4 ನಂತೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ವರ್ಣಪಟಲದ ಇನ್ನೊಂದು ತುದಿಯಲ್ಲಿ ಸಣ್ಣ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ಅದ್ಭುತ ಪ್ರಪಂಚವಿದೆ, ಅವುಗಳು ತಮ್ಮ ದೊಡ್ಡ ರೂಪಾಂತರಗಳಿಗೆ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಪ್ರತಿರೂಪಗಳಾಗಿವೆ, ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸಶಕ್ತಗೊಳಿಸಲು ಅನುಕೂಲಕರ ಸಹಚರರಾಗಿ ಆಗಮಿಸುತ್ತವೆ.
ಇಂದು, ಎಸ್‌ಎಲ್‌ಎಂಗಳು ಯಾವುವು, ಎಲ್‌ಎಲ್‌ಎಂಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಅವು ಹೇಗೆ ದರ, ಅವುಗಳ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಮಿತಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಬೆಳಕು ಚೆಲ್ಲಲು ನಾವು ಉತ್ಸುಕರಾಗಿದ್ದೇವೆ.
ಸಣ್ಣ ಭಾಷೆಯ ಮಾದರಿಗಳು ಯಾವುವು?
SLM ಗಳು AI ಮಾದರಿಗಳ ಒಂದು ಶಾಖೆಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ಮಾನವ ಭಾಷೆಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು, ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ವಿನಿಮಯ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಪೂರ್ವಪ್ರತ್ಯಯ (ಅಥವಾ ವಿಶೇಷಣ) ಚಿಕ್ಕದು ಗಾತ್ರವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ಸ್ಥಾಪಿತವಾಗಿರಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
LLM ಗಳು ಶತಕೋಟಿ ಅಥವಾ ಟ್ರಿಲಿಯನ್‌ಗಟ್ಟಲೆ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದರೆ, SLM ಗಳು ನೂರಾರು ಮಿಲಿಯನ್ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿವೆ. ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿಗಳ ಅಸಾಧಾರಣ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಅವು ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಮಾಣದ ನಿಯತಾಂಕಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದರೂ ನಿಷ್ಪಾಪ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ.
SLM ಗಳನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು, ಅವುಗಳ ಕೆಲವು ಪ್ರಮುಖ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನೋಡೋಣ:
ಸಣ್ಣ ಗಾತ್ರ
ಅವರು ಕಡಿಮೆ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿರುವ ಕಾರಣ, ಅವರು ಸುಲಭವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕತೆಗಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ತೀವ್ರತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.
ಸ್ಥಾಪಿತ, ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕೀಯಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ
ಎಲ್‌ಎಲ್‌ಎಂಗಳಂತಲ್ಲದೆ, ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಳಗೊಳ್ಳುವ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಮಸ್ಯೆ ಹೇಳಿಕೆಗಳಿಗಾಗಿ ಅವುಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಕೇಂದ್ರೀಕೃತ ಸಂಘರ್ಷ ಪರಿಹಾರಗಳಿಗೆ ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಮಧ್ಯಮ ಗಾತ್ರದ ವ್ಯಾಪಾರವು SLM ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವಾ ದೂರುಗಳನ್ನು ನೋಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮಾತ್ರ ನಿಯೋಜಿಸಬಹುದು. ಅಥವಾ, BFSI ಕಂಪನಿಯು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು, ಕ್ರೆಡಿಟ್ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಅಪಾಯದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮಾತ್ರ SLM ಅನ್ನು ಹೊಂದಬಹುದು.
ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ವಿಶೇಷತೆಗಳ ಮೇಲೆ ಕನಿಷ್ಠ ಅವಲಂಬನೆ
SLM ಗಳು ತರಬೇತಿ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಗಾಗಿ ಸಂಕೀರ್ಣ ಮತ್ತು ಭಾರೀ ಡಿಜಿಟಲ್ ಮೂಲಸೌಕರ್ಯ ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ನಿವಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಅವು ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕತೆಯಲ್ಲಿ ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಅವು ಕಡಿಮೆ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಸಹ ಬಳಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಪ್ರಧಾನವಾಗಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲ-ನಿರ್ಬಂಧಿತವಾಗಿರುವ ಅಂಚಿನ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ಅನುಷ್ಠಾನಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಹೆಚ್ಚು ಸಮರ್ಥನೀಯ
ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿಗಳು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪರಿಸರ ಸ್ನೇಹಿಯಾಗಿರುತ್ತವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು LLM ಗಳಿಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಶಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಕಡಿಮೆ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳಿಂದಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಶಾಖವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ. ಕೂಲಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣಾ ವೆಚ್ಚಗಳಲ್ಲಿ ಕನಿಷ್ಠ ಹೂಡಿಕೆಗಳನ್ನು ಸಹ ಇದು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತದೆ.
ಬಹುಮುಖತೆ ಮತ್ತು ಕೈಗೆಟುಕುವ ಬೆಲೆ
SLM ಗಳು ಹೂಡಿಕೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಸಣ್ಣ ಮತ್ತು ಮಧ್ಯಮ ಗಾತ್ರದ ವ್ಯವಹಾರಗಳ ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿರುತ್ತವೆ ಆದರೆ ತಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರ ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳಿಗಾಗಿ AI ಯ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿಗಳು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕೀಯಗೊಳಿಸಬಹುದಾದ ಕಾರಣ, ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ತಮ್ಮ AI ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ನಿಯೋಜಿಸಲು ಅವು ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತವೆ.
ಸಣ್ಣ ಭಾಷೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು
ಸಣ್ಣ ಭಾಷೆಯ ಮಾದರಿಯ ಕೆಲಸ
ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ, ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಾಚರಣಾ ತತ್ವವು ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯಂತೆಯೇ ಹೋಲುತ್ತದೆ, ಅವರು ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದ್ದಾರೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಕೆಲವು ತಂತ್ರಗಳನ್ನು LLM ಗಳ ದಕ್ಷ, ಚಿಕ್ಕ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ತಂತ್ರಗಳು ಯಾವುವು ಎಂದು ನೋಡೋಣ.
| ಜ್ಞಾನ ಬಟ್ಟಿ ಇಳಿಸುವಿಕೆ | ಸಮರುವಿಕೆಯನ್ನು | ಪ್ರಮಾಣೀಕರಣ |
|---|---|---|
| ಇದು ಗುರುವಿನಿಂದ ಶಿಷ್ಯನಿಗೆ ಆಗುವ ಜ್ಞಾನ ವರ್ಗಾವಣೆ. ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ LLM ನಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ಜ್ಞಾನವನ್ನು SLM ಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, LLM ನ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಗಳನ್ನು ಕಳೆದು ಜ್ಞಾನದ ಸಾರವನ್ನು ಬಟ್ಟಿ ಇಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. | ವೈನ್ ತಯಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಸಮರುವಿಕೆಯನ್ನು ವೈನ್‌ನಿಂದ ಶಾಖೆಗಳು, ಹಣ್ಣುಗಳು ಮತ್ತು ಎಲೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. SLM ಗಳಲ್ಲಿ, ಇದು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಭಾರೀ ಮತ್ತು ತೀವ್ರವಾಗಿಸುವ ಅನಗತ್ಯ ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಘಟಕಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಇದೇ ರೀತಿಯ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ. | ಲೆಕ್ಕಾಚಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸಿದಾಗ, ಅದು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮೆಮೊರಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವೇಗವಾಗಿ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಕ್ವಾಂಟೈಸೇಶನ್ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಹಾರ್ಡ್‌ವೇರ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಾಧನಗಳು ಮತ್ತು ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ನಿಖರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. |
ಸಣ್ಣ ಭಾಷೆಯ ಮಾದರಿಗಳ ಮಿತಿಗಳು ಯಾವುವು?
ಯಾವುದೇ AI ಮಾದರಿಯಂತೆ, SLM ಗಳು ಅಡಚಣೆಗಳು ಮತ್ತು ನ್ಯೂನತೆಗಳ ನ್ಯಾಯಯುತ ಪಾಲನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ. ಆರಂಭಿಕರಿಗಾಗಿ, ಅವುಗಳು ಏನೆಂದು ಅನ್ವೇಷಿಸೋಣ:
- SLMಗಳು ಅವುಗಳ ಉದ್ದೇಶ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಚಟುವಟಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಾಪಿತ ಮತ್ತು ಪರಿಷ್ಕೃತವಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಉದ್ಯಮಗಳು ತಮ್ಮ ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗಣನೀಯವಾಗಿ ಅಳೆಯಲು ಕಷ್ಟವಾಗಬಹುದು.
- ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿವೆ, ಅವುಗಳ ಡೊಮೇನ್‌ನ ಹೊರಗಿನ ವಿನಂತಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳಿಗೆ ಅಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ. ಇದರರ್ಥ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್‌ಗಳು ಒಂದು ಮಾಸ್ಟರ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಬಹು ಸ್ಥಾಪಿತ ಎಸ್‌ಎಲ್‌ಎಂಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಒತ್ತಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- AI ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಕೌಶಲ್ಯ ಅಂತರಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಅವುಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ನಿಯೋಜಿಸಲು ಸ್ವಲ್ಪ ಕಷ್ಟವಾಗಬಹುದು.
- ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಸ್ಥಿರ ಮತ್ತು ಕ್ಷಿಪ್ರ ಪ್ರಗತಿ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರಿಗೆ ತಮ್ಮ SLM ಅನ್ನು ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳಿಸಲು ಸವಾಲಾಗುವಂತೆ ಮಾಡಬಹುದು.
ಸಣ್ಣ ಭಾಷೆಯ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಅಗತ್ಯತೆಗಳು
ದೊಡ್ಡ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ತೀವ್ರತೆ, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣವು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದ್ದರೂ, SLM ಗಳು ಯಾವುದೇ ಅರ್ಥದಲ್ಲಿ ಹಗುರವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಸಂಕೀರ್ಣ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾದ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಅವು ಇನ್ನೂ.
ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ ಎಂಬ ಭಾವನೆಯು ಅದು ನೀಡಬಹುದಾದ ಗಂಭೀರತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಆರೋಗ್ಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ, ಕೇವಲ ಅನುವಂಶಿಕ ಅಥವಾ ಜೀವನಶೈಲಿ-ಚಾಲಿತ ರೋಗಗಳನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ SLM ಇನ್ನೂ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಜೀವನ ಮತ್ತು ಸಾವಿನ ನಡುವೆ ನಿಂತಿದೆ.
ನಿಖರವಾದ, ಸಂಬಂಧಿತ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಗಾಳಿಯಾಡದ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಮಧ್ಯಸ್ಥಗಾರರಿಗೆ ಸಣ್ಣ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳು ಇನ್ನೂ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿವೆ ಎಂಬ ಕಲ್ಪನೆಗೆ ಇದು ಸಂಬಂಧಿಸುತ್ತದೆ. ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಂದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯು ನಿಖರವಾಗಿ ಇಲ್ಲಿ ಬರುತ್ತದೆ.
At ಶೇಪ್, ನಿಮ್ಮ AI ದೃಷ್ಟಿಕೋನಗಳಿಗೆ ಪೂರಕವಾಗಿ ನೈತಿಕವಾಗಿ ಉನ್ನತ-ಗುಣಮಟ್ಟದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸೋರ್ಸಿಂಗ್ ಮಾಡುವಲ್ಲಿ ನಾವು ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಲುವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ. ನಮ್ಮ ಕಠಿಣ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಭರವಸೆ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಹ್ಯೂಮನ್-ಇನ್-ದ-ಲೂಪ್ ವಿಧಾನಗಳು ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳು ನಿಮ್ಮ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಧನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪ್ರಭಾವಿಸುವ ನಿಷ್ಪಾಪ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಆದ್ದರಿಂದ, ನಮ್ಮ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ನಿಮ್ಮ ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಾವು ಹೇಗೆ ಮುಂದೂಡಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಚರ್ಚಿಸಲು ಇಂದು ನಮ್ಮೊಂದಿಗೆ ಸಂಪರ್ಕದಲ್ಲಿರಿ.
