பெரிய மொழி மாதிரிகள் (LLM): 2026 இல் முழுமையான வழிகாட்டி

LLM பற்றி நீங்கள் தெரிந்து கொள்ள வேண்டிய அனைத்தும்

பொருளடக்கம்

மின்புத்தகத்தைப் பதிவிறக்குக

பெரிய மொழி மாதிரிகள்
எனது நகலைப் பெறுங்கள்

அறிமுகம்

2026-ல் நீங்கள் ஒரு பெரிய மொழி மாதிரிக்கான தரவுகளை உருவாக்குகிறீர்கள், செம்மைப்படுத்துகிறீர்கள், மதிப்பீடு செய்கிறீர்கள் அல்லது பெறுகிறீர்கள் என்றால், இந்த வழிகாட்டி உங்களுக்கான ஒரு முழுமையான குறிப்பு நூலாகும். மொழி மாதிரித் துறை (LLM) விரைவான மாற்றங்களுக்கு உள்ளாகியுள்ளது: முன்னணி மாதிரிகள் இப்போது பன்முறைமை முகவர்களாகச் செயல்படுகின்றன, சீரமைப்பு நுட்பங்கள் அடிப்படை RLHF-இலிருந்து நேரடி விருப்ப உகப்பாக்கம் (DPO) ஆகப் பரிணமித்துள்ளன, மேலும் ஐரோப்பிய ஒன்றியத்தில் உள்ள கட்டுப்பாட்டாளர்கள் பயிற்சித் தரவு ஆவணப்படுத்தல் தேவைகளை அமல்படுத்தத் தொடங்கியுள்ளனர்.

 இந்த வழிகாட்டி தேவையற்ற குழப்பங்களைத் தெளிவுபடுத்துகிறது. இது LLM-கள் என்றால் என்ன, அவை எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதை விளக்குகிறது, LLM பயிற்சித் தரவுக் குழாயின் நான்கு நிலைகளை வரைபடமாக்குகிறது, மதிப்பெண் இடப்பட்ட விற்பனையாளர் மதிப்பீட்டுக் கட்டமைப்பை வழங்குகிறது, மேலும் உங்கள் பயன்பாட்டுச் சூழலுக்கு ஏற்ப உருவாக்குதல், செம்மைப்படுத்துதல் அல்லது மீட்டெடுப்பு-மேம்படுத்தப்பட்ட உருவாக்கத்தை (RAG) பயன்படுத்துதல் ஆகியவற்றுக்கு இடையே தேர்வு செய்வதற்கான முடிவெடுக்கும் அளவுகோல்களை உங்களுக்கு அளிக்கிறது.

இந்த வழிகாட்டி யாருக்காக?

இந்த வழிகாட்டி இதற்காக எழுதப்பட்டுள்ளது:

  • LLM உத்தி மற்றும் விற்பனையாளர் தேர்வு குறித்து முடிவெடுக்கும் AI தயாரிப்புத் தலைவர்கள் மற்றும் AI துறைத் தலைவர்கள்
  • பயிற்சி அல்லது செம்மைப்படுத்துதலுக்கான தரவுத் தேவைகளை வரையறுக்கும் ML பொறியாளர்கள் மற்றும் ஆராய்ச்சி விஞ்ஞானிகள்
  • பயிற்சித் தரவு சேவை வழங்குநர்களை மதிப்பீடு செய்யும் தரவு கொள்முதல் மற்றும் ஆதாரக் குழுக்கள்
  • தரவு தோற்றம், உரிம அபாயம் மற்றும் ஒழுங்குமுறை கடமைகளை மதிப்பிடும் சட்ட மற்றும் இணக்கக் குழுக்கள்
  • LLM-ஆல் இயங்கும் தயாரிப்புகளை உருவாக்கும் நிறுவனர்கள் மற்றும் ஸ்டார்ட்அப் CTO-க்கள், மாதிரி உத்திகளுக்கு இடையே தேர்வு செய்கிறார்கள்.
பெரிய மொழி மாதிரிகள் llm

LLM vs. ஜெனரேட்டிவ் AI vs. மல்டிமோடல் AI vs. ஏஜென்டிக் AI

கால வரையறை எடுத்துக்காட்டுகள்
பெரிய மொழி மாதிரி (LLM) சுய மேற்பார்வைக் கற்றல் மூலம் மிகப்பெரிய உரைத் தொகுப்புகளில் பயிற்சி அளிக்கப்பட்ட, உரையை மையமாகக் கொண்ட ஒரு டிரான்ஸ்ஃபார்மர் மாதிரி. லாமா 3, மிஸ்ட்ரல், ஜிபிடி-4 (உரை மட்டும்)
ஜெனரேட்டிவ் AI (GenAI) உள்ளடக்கத்தை (உரை, படம், ஒலி, காணொளி, குறியீடு) உருவாக்கும் செயற்கை நுண்ணறிவு அமைப்புகளின் பரந்த வகை. ChatGPT, மிட்ஜர்னி, சுனோ, சோரா
மல்டிமோடல் AI பல்வேறு வடிவங்களில் (உரை + படம், உரை + ஒலி போன்றவை) செயலாக்கி உருவாக்கும் செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரிகள். GPT-4V, ஜெமினி 1.5, LLaVA, Claude 3
ஏஜென்டிக் ஏஐ கருவிகள், API-கள் மற்றும் வெளிப்புற நினைவகத்தைப் பயன்படுத்தி, பல படிநிலைப் பணிகளைத் தன்னிச்சையாகச் செயல்படுத்தும் செயற்கை நுண்ணறிவு அமைப்புகள். ஆட்டோஜிபிடி, கிளாட் கணினி பயன்பாடு, டெவின்
அடித்தள மாதிரி பின்தொடர் நுண் சரிசெய்தல் அல்லது உடனடிச் செயலாக்கத்திற்கான அடிப்படையாகப் பயன்படுத்தப்படும் ஒரு பெரிய, முன்பயிற்சி பெற்ற மாதிரி. பெரும்பாலான முன்னணி LLM-கள் அடித்தள மாதிரிகளாகச் செயல்படுகின்றன.
LLM vs. ஜெனரேட்டிவ் AI vs. மல்டிமோடல் AI vs. ஏஜென்டிக் AI

எல்.எல்.எம் சொற்களஞ்சியம்

LLM என்பது Large Language Model என்பதன் சுருக்கமாகும். வாங்குபவர்கள் எதிர்கொள்ளும் கூடுதல் விதிமுறைகள்:

  • SFT (கண்காணிக்கப்பட்ட நுண் சரிசெய்தல்) : தெளிவான குறிச்சொற்களுடன் தொகுக்கப்பட்ட அறிவுறுத்தல்-பதில் ஜோடிகளில் ஒரு அடிப்படை மாதிரியைப் பயிற்றுவித்தல்.

  • RLHF (மனித பின்னூட்டத்திலிருந்து வலுவூட்டல் கற்றல்) : ஒரு வெகுமதி மாதிரியைப் பயிற்றுவிப்பதற்கும், பின்னர் RL வழியாக LLM-ஐ மேம்படுத்துவதற்கும் மனித விருப்பத் தரவரிசைகளைப் பயன்படுத்தும் ஒரு சீரமைப்பு முறை.

  • RLAIF (செயற்கை நுண்ணறிவு பின்னூட்டத்திலிருந்து வலுவூட்டல் கற்றல்) : இது, மனிதக் குறிப்பாளர்களுக்குப் பதிலாகவோ அல்லது அவர்களுடன் கூடுதலாகவோ ஒரு செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரி விருப்பக் குறியீடுகளை உருவாக்கும் ஒரு வகையாகும்.

  • DPO (நேரடி விருப்ப உகப்பாக்கம்) : தனியான வெகுமதி மாதிரி இல்லாமல், விருப்ப இணைகளை நேரடியாக உகப்பாக்கும் ஒரு சீரமைப்பு முறை — இது PPO-அடிப்படையிலான RLHF-ஐ விட எளிமையானதும், அதிகளவில் விரும்பப்படுவதுமாகும்.

  • RAG (மீட்டெடுப்பு-மேம்படுத்தப்பட்ட உருவாக்கம்) : ஒரு வெளிப்புற அறிவுத் தளத்திலிருந்து நிகழ்நேர மீட்டெடுப்பின் மூலம் LLM உருவாக்கத்திற்குத் துணைபுரியும் ஒரு கட்டமைப்பு.

  • டோக்கன் : ஒரு LLM செயலாக்கும் உரையின் அடிப்படை அலகு; ஆங்கிலத்தில் ஏறக்குறைய 0.75 வார்த்தைகளுக்குச் சமம்.

  • சூழல் சாளரம் : ஒரே அனுமான அழைப்பில் ஒரு LLM செயலாக்கக்கூடிய டோக்கன்களின் அதிகபட்ச எண்ணிக்கை.

எல்.எல்.எம் பயிற்சி செயல்முறை: படிப்படியாக

LLM பயிற்சி செயல்முறை: படிப்படியாக

ஒவ்வொரு கட்டத்தையும் விரிவாகப் பார்ப்பதற்கு முன், பயிற்சித் தரவு முடிவுகளை நேரடியாகப் பாதிக்கும் படிகளை உள்ளடக்கிய முழுமையான செயல்முறை இதோ எளிய மொழியில்:

  1. மூலத் தரவுகளைச் சேகரித்து ஒழுங்குபடுத்துங்கள்: வலைத் தேடல்கள், புத்தகங்கள், குறியீட்டுக் களஞ்சியங்கள், கல்விசார் கட்டுரைகள் மற்றும் துறை சார்ந்த தரவுத் தொகுப்புகள் போன்ற பல்வேறு மூலங்களிலிருந்து மூல உரையைச் சேகரியுங்கள். மனித மொழியைப் பரந்த அளவில் உள்ளடக்குவதே இதன் நோக்கம். பெரிய அளவில், இது நூற்றுக்கணக்கான பில்லியன் முதல் டிரில்லியன் கணக்கான டோக்கன்களைக் குறிக்கும். ஒழுங்குபடுத்துதல் என்பது தவிர்க்க முடியாதது: எந்தவொரு மாதிரியும் தரவைப் பார்க்கும் முன்பே, நகல்களை நீக்குங்கள், தரம் குறைந்த உள்ளடக்கத்தை வடிகட்டுங்கள், தனிப்பட்ட முறையில் அடையாளம் காணக்கூடிய தகவல்களை (PII) அகற்றுங்கள், மற்றும் நச்சுத்தன்மை வகைப்படுத்திகளைப் பயன்படுத்துங்கள்.

  2. முன்செயலாக்கம் மற்றும் டோக்கன்களாகப் பிரித்தல்: மூல உரை சுத்தம் செய்யப்பட்டு, சீராக்கப்பட்டு, டோக்கன்களாகப் பிரிக்கப்படுகிறது — இவை மாதிரி செயலாக்கும் அடிப்படை அலகுகளாகும். டோக்கன்கள் பொதுவாக துணை-வார்த்தை அலகுகளாகும் (BPE அல்லது SentencePiece போன்ற வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்தி), அதாவது ஒரு வார்த்தை 1–3 டோக்கன்களாக மாறக்கூடும். டோக்கன்களாகப் பிரிக்கப்பட்ட இந்தத் தொகுப்பு, பின்னர் பயிற்சி உள்கட்டமைப்பு எதிர்பார்க்கும் வடிவத்திற்கு வரிசைப்படுத்தப்படுகிறது.

  3. அடிப்படை மாதிரியை முன்பயிற்சி செய்தல்: முன் செயலாக்கம் செய்யப்பட்ட முழுமையான தரவுத்தொகுப்பில், சுய-கண்காணிப்புக் கற்றலைப் பயன்படுத்தி இந்த மாதிரிக்கு பயிற்சி அளிக்கப்படுகிறது — இது டிரில்லியன் கணக்கான எடுத்துக்காட்டுகளில், சூழலிலிருந்து அடுத்த சொல்லை மீண்டும் மீண்டும் கணிக்கிறது. கணிப்புப் பிழையைக் குறைப்பதற்காக, இந்த மாதிரி அதன் நூற்றுக்கணக்கான பில்லியன் அளவுருக்களைச் சரிசெய்கிறது. இந்தக் கட்டத்திற்கு மிகப்பெரிய கணக்கீட்டுத் திறன் (வாரங்கள் முதல் மாதங்கள் வரை இயங்கும் ஆயிரக்கணக்கான GPU-க்கள்) தேவைப்படுகிறது. மேலும் இது, பரந்த மொழிப் புரிதலைக் கொண்ட, ஆனால் குறிப்பிட்ட நடத்தை அல்லது சீரமைப்பு இல்லாத ஒரு அடிப்படை மாதிரியை உருவாக்குகிறது.

  4. மேற்பார்வையிடப்பட்ட நுண் சரிசெய்தலை (SFT) இயக்குதல்: திறமையான மனிதக் குறிப்பாளர்களால் எழுதப்பட்ட அல்லது சரிபார்க்கப்பட்ட, கவனமாகத் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட (அறிவுறுத்தல், சிறந்த பதில்) ஜோடிகளின் தொகுப்பில் அடிப்படை மாதிரிக்கு பயிற்சி அளிக்கப்படுகிறது. இந்தக் கட்டத்தில்தான் மாதிரி, அறிவுறுத்தல்களைப் பின்பற்றவும், சரியான தொனியை ஏற்கவும், மற்றும் கள அறிவைப் பயன்படுத்தவும் கற்றுக்கொள்கிறது. இந்தக் கட்டத்தில் உள்ள தரவின் தரமே, அடுத்தகட்ட தயாரிப்பின் தரத்தைத் தீர்மானிக்கும் முதன்மைக் காரணியாகும்.

  5. விருப்பச் சீரமைப்பைப் பயன்படுத்துதல் (RLHF அல்லது DPO): மனித மதிப்பீட்டாளர்கள் ஒரே தூண்டுதலுக்கான பல மாதிரிப் பதில்களை மதிப்பீடு செய்து, அவற்றுக்குத் தரவரிசை அளிக்கின்றனர். இந்தத் தரவரிசைகள், உதவிகரமான, பாதுகாப்பான மற்றும் நேர்மையான வெளியீடுகளை நோக்கி மாதிரியைச் சீரமைக்கப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இந்தக் கட்டம்தான், அறிவுறுத்தல்களைப் பின்பற்றும் ஒரு மாதிரியை உற்பத்தித் தர உதவியாளராக மாற்றுகிறது. குறிப்பாளர்களுக்கிடையேயான உடன்பாடு (IAA) மற்றும் மதிப்பீட்டாளர் அளவுத்திருத்தம் ஆகியவை கண்காணிக்கப்பட வேண்டிய முக்கியமான தர அளவீடுகளாகும்.

  6. மதிப்பீடு மற்றும் ரெட்-டீம்: நுட்பமாகச் சரிசெய்யப்பட்ட, சீரமைக்கப்பட்ட மாதிரியானது, அளவுகோல் சோதனைத் தொகுப்புகளில் முறையாக மதிப்பீடு செய்யப்பட்டு, பாதுகாப்புத் தோல்விகள், மாயத்தோற்ற வடிவங்கள் மற்றும் சார்புச் சிக்கல்களைக் கண்டறிய கடுமையான ரெட்-டீமிங்கிற்கு உட்படுத்தப்படுகிறது. கண்டறியப்பட்டவை பயிற்சித் தரவுக் குழாய்க்குத் திருப்பி அனுப்பப்படுகின்றன — அடையாளம் காணப்பட்ட தோல்வி முறைகள் அடுத்த SFT அல்லது சீரமைப்பு மறுசெய்கையில் புதிய பயிற்சி எடுத்துக்காட்டுகளாக மாறுகின்றன.

  7. தரவுச் சுழற்சி மூலம் மீண்டும் மீண்டும் செயல்படுதல்: செயல்படுத்திய பிறகு, உண்மையான பயனர் தொடர்புகள் (அனுமதிக்கப்பட்ட மற்றும் ஒப்புதல் அளிக்கப்பட்ட இடங்களில்) புதிய தோல்வி முறைகள், விளிம்புநிலைச் சூழல்கள் மற்றும் கள இடைவெளிகளை வெளிப்படுத்துகின்றன. இவை வழக்கமான சுழற்சிகளில் மதிப்பாய்வு செய்யப்பட்டு, குறிப்புகள் சேர்க்கப்பட்டு, பயிற்சி வழிமுறைக்குள் மீண்டும் உள்ளீடு செய்யப்படுகின்றன. செயல்படுத்தப்பட்ட மாதிரித் தோல்விகளுக்கும் புதிய பயிற்சித் தரவுகளுக்கும் இடையே மிகக் குறுகிய கால இடைவெளியைக் கொண்ட அணிகளே மிக வேகமாக முன்னேறுகின்றன.

நிலை வாரியாக LLM பயிற்சி தரவு வகைகள்: குறிப்பு அட்டவணை

பயிற்சி நிலை தரவு வகை வழக்கமான வடிவம் மாடிப்படி மனித ஈடுபாடு முக்கிய தர அளவுகோல்கள்
முன் பயிற்சி வலை உரை, புத்தகங்கள், குறியீடு, கட்டுரைகள், பன்மொழித் தொகுப்புகள் சாதாரண உரை / டோக்கனைஸ் செய்யப்பட்ட 100B–15T டோக்கன்கள் குறைந்தபட்சம் (தர வடிகட்டுதல் மட்டும்) நகல் நீக்கம், தனிப்பட்ட அடையாளத் தகவல் நீக்கம், மொழித் தரம், நச்சுத்தன்மை வடிகட்டுதல்
SFT (நுணுக்கமான சரிசெய்தல்) கட்டளை-பதில் ஜோடிகள் JSON: {prompt, completion} 10–1 மில்லியன் எடுத்துக்காட்டுகள் உயர் (நிபுணத்துவ எழுத்தாளர்கள்/மதிப்பாய்வாளர்கள்) பதிலின் துல்லியம், வடிவமைப்பு இணக்கம், தொனி, உண்மை நிலவரம்
RLHF / DPO (சீரமைப்பு) மனித விருப்பத் தரவரிசைகள் JSON: {கேட்கப்பட்டது, தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டது, நிராகரிக்கப்பட்டது} 50K–500K ஜோடிகள் உயர் (பயிற்சி பெற்ற விருப்ப மதிப்பீட்டாளர்கள்) IAA மதிப்பெண்கள், மக்கள்தொகை பன்முகத்தன்மை, மதிப்பீட்டாளர் அளவுத்திருத்தம், பாதுகாப்பு உள்ளடக்கம்
ஆர்எல்ஏஐஎஃப் செயற்கை நுண்ணறிவால் உருவாக்கப்பட்ட விருப்பக் குறியீடுகள் + மனித சரிபார்ப்பு JSON: {prompt, chosen, rejected, ai_label} 100K–10M+ ஜோடிகள் ஊடகம் (மனித சரிபார்ப்பு மாதிரி) பாதுகாப்பு லேபிள்களில் AI அளவீட்டுத் திருத்தம், தவறான நேர்மறை விகிதம்
மதிப்பீடு / அளவுகோல்கள் சிறந்த பதில்களுடன் கூடிய தேர்வு வினாக்கள் JSON/CSV: {prompt, reference_answer} 1K–100K உருப்படிகள் உயர் (நிபுணத்துவக் குறிப்பாளர்கள்) செயலிழப்பு முறைகள் பற்றிய முழுமையான விளக்கம், பயிற்சித் தரவுகளிலிருந்து கசிவு இல்லை.
ரெட்-டீமிங் பாதுகாப்பு, பாரபட்சம், ஜெயில்பிரேக்குகள் ஆகியவற்றை இலக்காகக் கொண்ட விரோதத் தூண்டுதல்கள் JSON: {prompt, failure_category, severity} 500–50K தூண்டுதல்கள் உயர் (சிறப்பு வாய்ந்த சிவப்பு அணி வீரர்கள்) தோல்வி முறைமைக் கவரேஜ், உடனடிப் பன்முகத்தன்மை, பாதுகாப்பு வகைப்பாட்டியல் சீரமைப்பு
பன்முறை SFT படம்-உரை இணைகள், காட்சிவழி அறிவுறுத்தல் தரவு JSON + படக் கோப்புகள்: {படம், தூண்டுதல், பதில்} 10–1 மில்லியன் ஜோடிகள் உயர் (குறிப்பீட்டாளர்கள் + சரிபார்ப்பாளர்கள்) வசனத் துல்லியம், காட்சி அடிப்படை, OCR தரம்
முகவர் / கருவி பயன்பாடு பல-முறை பகுத்தறிவுத் தடங்கள், கருவி-அழைப்புப் பதிவுகள் JSON: {தடமறிதல், செயல்பாடுகள், அவதானிப்புகள், விளைவு} 1K–100K தடங்கள் உயர் (துறை வல்லுநர்கள்) தடமறிதல் துல்லியம், கருவி அழைப்புத் துல்லியம், செயலிழப்பு முறை உள்ளடக்க வரம்பு

ஒரு LLM பட்டத்திற்கு எவ்வளவு பயிற்சித் தரவுகள் தேவைப்படும்? (2026 குறிப்பு)

வாங்குபவர்கள் பொதுவாகக் கேட்கும் கேள்விகளில் ஒன்று: எனக்கு உண்மையில் எவ்வளவு தரவு தேவைப்படும்? இதற்கான பதில், நீங்கள் பயிற்சி செயல்முறையின் எந்தக் கட்டத்தில் இருக்கிறீர்கள் என்பதைப் பொறுத்தது. இந்தத் துறை, தரவின் அளவை ஜிகாபைட்டுகளில் அல்லாமல் டோக்கன்களில் அளவிடுகிறது. ஏனெனில், மூலக் கோப்பின் அளவைப் பொருட்படுத்தாமல், டோக்கன்களின் எண்ணிக்கையைத்தான் மாடல் உண்மையில் செயலாக்குகிறது.

ஒரு ஒப்பீட்டிற்காக: ஒரு டிரில்லியன் டோக்கன்கள் என்பது தோராயமாக 750 பில்லியன் வார்த்தைகளுக்குச் சமம், அல்லது ஏறக்குறைய மில்லியன் கணக்கான புத்தகங்களுக்கு இணையானது. லாமா 3 (405B) மற்றும் ஜெமினி 1.5 போன்ற நவீன முன்னணி மாதிரிகள், 10-15 டிரில்லியன் டோக்கன் அளவிலான தரவுத்தொகுப்புகளில் பயிற்சி அளிக்கப்பட்டன. இருப்பினும், பெரும்பாலான வாங்குபவர்கள் உண்மையில் தரவுகளைப் பெறும் நிலைகளான நுண் சரிசெய்தல் மற்றும் சீரமைத்தல் போன்றவற்றிற்கு, இந்த அளவுகள் மிகவும் கையாளக்கூடியவையாக உள்ளன.

பயிற்சி நிலை தரவு தொகுதி
(டோக்கன்கள் /
உதாரணங்கள்)		 ரஃப்
கோப்பின் அளவு
இணையான		 பொதுவாக யார்
இதை கொள்முதல் செய்கிறது		 முக்கிய கட்டுப்பாடு
முன் பயிற்சி (ஆரம்பத்திலிருந்து) 100B - 15T+ டோக்கன்கள் சுமார் 80 ஜிபி - 12 டிபி உரை ஃபிரான்டியர் மாடல் லேப்ஸ் (கூகிள், மெட்டா, ஆந்த்ரோபிக், மிஸ்ட்ரல்) செலவைக் கணக்கிடுதல், நகல் நீக்கம், சட்ட அனுமதி
டொமைன்-அடாப்டிவ் ப்ரீடிரெய்னிங் 1 பில்லியன் - 100 பில்லியன் டோக்கன்கள் ~800 MB - 80 GB நிறுவனங்கள் கள-சார்ந்த அடிப்படை மாதிரிகளுக்குப் பயிற்சி அளிக்கின்றன டொமைன் பாதுகாப்பு, தரவு உரிமம்
மேற்பார்வையிடப்பட்ட ஃபைன்-டியூனிங் (SFT) 10 - 1 மில்லியன் எடுத்துக்காட்டுகள் ~10 MB - 2 GB (JSON) எந்தவொரு நிறுவனமும் ஒரு திறந்த-எடை மாதிரியைச் செம்மைப்படுத்துகிறது குறிப்புரைத் தரம், துறைசார் நிபுணர் அணுகல்
விருப்ப சீரமைப்பு (RLHF/DPO) 50K - 500K விருப்ப ஜோடிகள் ~50 MB - 500 MB (JSON) உற்பத்தித் தர உதவியாளர்களை உருவாக்கும் நிறுவனங்கள் மதிப்பீட்டாளர் அளவுத்திருத்தம், IAA மதிப்பெண்கள், பாதுகாப்பு வரம்பு
RLAIF (AI-குறியிடப்பட்ட விருப்பம்) 100K - 10M+ ஜோடிகள் ~100 MB - 10 GB திறந்த-எடை மாதிரிகளில் நிறுவனங்களின் அளவீட்டு சீரமைப்பு AI மதிப்பீட்டாளர் அளவுத்திருத்தம், மனித சரிபார்ப்பு மாதிரி விகிதம்
மதிப்பீடு / அளவுகோல்கள் 1K - 100K சோதனை உருப்படிகள் ~1 MB - 100 MB அனைத்து நுணுக்கமான சரிசெய்தல் திட்டங்களும் பயிற்சித் தரவுகளிலிருந்து கசிவு இல்லை; நிபுணர் குறிப்புரை
ரெட்-டீமிங் சூட் 500 - 50K எதிரி தூண்டுதல்கள் ~0.5 MB - 50 MB அனைத்து உற்பத்தி சார்ந்த வரிசைப்படுத்தல்களும் தோல்வி முறை பாதுகாப்பு, வகைப்பாட்டியல் சீரமைப்பு
பன்முறை SFT (படம்+உரை) 10 - 1 மில்லியன் பட-உரை ஜோடிகள் 10 ஜிபி - 1 டிபி (படங்களுடன்) பார்வை-மொழி தயாரிப்புகளை உருவாக்கும் நிறுவனங்கள் படத்தின் தரம், விளக்கக் குறிப்பின் துல்லியம், காட்சி அடிப்படை

உங்கள் தரவு கொள்முதல் வரவுசெலவுத் திட்டத்திற்கு இதன் பொருள் என்னவென்றால்: பெரும்பாலான பெருநிறுவன வாங்குபவர்கள் உண்மையில் தரவைக் கொள்முதல் செய்யும் மூன்று நிலைகளான — SFT, விருப்பச் சீரமைப்பு மற்றும் மதிப்பீடு — ஆகியவை பயிற்சிக்கு முந்தைய அளவின் ஒரு சிறிய பகுதியையே குறிக்கின்றன. 50,000 முதல் 200,000 வரையிலான உயர்தர எடுத்துக்காட்டுகளைக் கொண்ட, நன்கு தொகுக்கப்பட்ட ஒரு SFT தரவுத்தொகுப்பு, மோசமான குறிப்புரைத் தரம் கொண்ட, 10 முதல் 50 மடங்கு பெரிய மூலத் தரவுத்தொகுப்புகளை விடத் தொடர்ந்து சிறப்பாகச் செயல்படுகிறது. அளவை அதிகரிப்பதற்கு முன்பு, தரக்கட்டுப்பாடு மற்றும் குறிப்புரையாளர் நிபுணத்துவத்தில் முதலீடு செய்யுங்கள்.

டோக்கன்களை GB-ஆக மாற்றுதல்: ஒரு தோராயமான விதியாக, டோக்கனைசர் மற்றும் உள்ளடக்க வகையைப் பொறுத்து, 1 GB சாதாரண ஆங்கில உரையில் சுமார் 800 மில்லியன் முதல் 1 பில்லியன் டோக்கன்கள் வரை இருக்கும். குறியீடு ஒரு பைட்டிற்கு அதிக அடர்த்தியானது (ஒரு KB-க்கு அதிக டோக்கன்கள்). பன்மொழித் தொகுப்புகள் மொழி மற்றும் எழுத்துமுறையைப் பொறுத்து கணிசமாக வேறுபடுகின்றன.

2026-ல் பிரபலமான LLM எடுத்துக்காட்டுகள்

2026-ஆம் ஆண்டின் LLM சூழலானது, நிறுவனங்கள் தங்களின் சொந்தத் தரவுகளின் அடிப்படையில் செம்மைப்படுத்திக்கொள்ளக்கூடிய, தனியுரிம முன்னணி மாதிரிகள் மற்றும் திறந்தநிலை மாற்று மாதிரிகளின் கலவையால் வகைப்படுத்தப்படுகிறது.

மாடல் அமைப்பு வகை குறிப்பிடத்தக்க பண்புகள்
ஜிபிடி-4 / ஜிபிடி-4ஓ OpenAI தனியுரிம, பன்முறை நிறுவனத்தில் ஆதிக்கம்; சிறந்த நிரலாக்கத் திறன், பகுத்தறிவு, தொலைநோக்குப் பார்வை
கிளாட் 3 / கிளாட் 3.5 மானுடவியல் உரிமையுள்ளவர் பாதுகாப்பில் வலுவானது, நீண்ட சூழல் (200K டோக்கன்கள்), நுணுக்கமான அறிவுறுத்தல்களைப் பின்பற்றுதல்
ஜெமினி 1.5 ப்ரோ / அல்ட்ரா கூகிள் டீப் மைண்ட் தனியுரிம, பன்முறை 1 மில்லியன் டோக்கன் சூழல் சாளரம்; பன்முறைமை மற்றும் குறியீட்டில் வலிமையானது.
லாமா 3 (8B, 70B, 405B) மெட்டா திறந்த எடை மிகவும் பரவலாக நுட்பமாக சரிசெய்யப்பட்ட திறந்த மாதிரி; ஒவ்வொரு அளவுருவிற்கும் சிறந்த செயல்திறன்
மிஸ்ட்ரல் / மிக்ஸ்ட்ரல் 8x22B மிஸ்ட்ரல் ஏஐ திறந்த எடை, MoE திறமையான வல்லுநர்களின் கலவை; வலுவான ஐரோப்பிய தனியுரிமைச் சான்றுகள்
ஃபை-3 (3.8B, 14B) Microsoft திறந்த எடை சிறிய அளவில் சிறப்பான செயல்திறன்; எட்ஜ் வரிசைப்படுத்தலுக்கு ஏற்றது.
குவென் 2 அலிபாபா திறந்த எடை சீனம், அரபு மற்றும் 26 பிற மொழிகள் உட்பட வலுவான பன்மொழிச் சேவை
கட்டளை R+ கோஹர் உரிமையுள்ளவர் நிறுவன RAG மற்றும் தரைவழி மின் உற்பத்திக்கு உகந்ததாக்கப்பட்டது

2026-ல் தொழில்துறை வாரியாக LLM பயன்பாட்டு நிகழ்வுகள்

ஒரு விற்பனையாளரை நியமிப்பதற்கு முன், தொடர்புடைய பயன்பாட்டுச் சூழல்களைப் புரிந்துகொள்வது பயிற்சித் தரவுத் தேவைகளை வரையறுக்க உதவுகிறது.

சுகாதாரம் மற்றும் வாழ்க்கை அறிவியல்

உடல்நலம் மற்றும் வாழ்க்கை அறிவியல்

மருத்துவ ஆவணப்படுத்தல் தானியக்கம் (சூழல் செயற்கை நுண்ணறிவுப் பதிவு), மருத்துவ இலக்கியச் சுருக்கம், மருந்து கண்டுபிடிப்பு உதவி மற்றும் நோயாளிகளுடனான உரையாடல் இடைமுகங்கள் ஆகியவற்றிற்காக மொழி கற்றல் மாதிரிகள் (LLMs) பயன்படுத்தப்படுகின்றன. சுகாதார மொழி கற்றல் மாதிரிகளுக்கு, HIPAA-இணக்கமான குறிப்புரை பணிப்பாய்வுகளுடன் கூடிய பயிற்சித் தரவுகள், மருத்துவ நிபுணர் மதிப்பாய்வாளர்கள் மற்றும் துறை சார்ந்த ஒன்டாலஜிகள் (SNOMED, ​​ICD-10) தேவைப்படுகின்றன.

சட்டம் மற்றும் இணக்கம்

சட்ட மற்றும் இணக்கம்

ஒப்பந்தப் பகுப்பாய்வு, உரிய விடாமுயற்சி தானியக்கம், ஒழுங்குமுறை கண்காணிப்பு மற்றும் சட்ட ஆராய்ச்சி. சட்ட முதுகலை பட்டங்களுக்கு (LLMs) அதிகார வரம்பு சார்ந்த பயிற்சித் தரவுகள், துல்லியமான மேற்கோள் துல்லியம் மற்றும் சட்டத் துறை நிபுணத்துவம் கொண்ட குறிப்பாளர்கள் தேவைப்படுகின்றனர். செம்படிக் குழுவானது, கற்பனையான வழக்கு மேற்கோள்கள் மற்றும் அதிகார வரம்புப் பிழைகளைச் சோதிக்க வேண்டும்.

குறியீடு உருவாக்கம் மற்றும் டெவலப்பர் கருவிகள்

குறியீடு உருவாக்கம் மற்றும் டெவலப்பர் கருவிகள்

மொழி கற்றல் மாதிரிகள் (LLMs) இப்போது குறியீடு நிறைவு (GitHub Copilot), குறியீடு ஆய்வு, சோதனை உருவாக்கம் மற்றும் பிழை திருத்தம் ஆகியவற்றை இயக்குகின்றன. நுண்திருத்தத் தரவுகளில், இலக்கு மொழிகளில் உள்ள உயர்தரக் குறியீடு, (பிழை, திருத்தம்) இணைகள், இயல்மொழி முதல் குறியீடு வரையிலான இணைகள் மற்றும் அலகு சோதனை எடுத்துக்காட்டுகள் ஆகியவை அடங்கும். மதிப்பீட்டிற்கு, வெறும் உரை ஒற்றுமை சோதனை மட்டுமல்லாமல், செயல்பாட்டுச் சரியானதன்மை சோதனையும் தேவைப்படுகிறது.

முகவர் பணிப்பாய்வுகள் மற்றும் தன்னாட்சி செயற்கை நுண்ணறிவு

முகவர் பணிப்பாய்வுகள் மற்றும் தன்னாட்சி செயற்கை நுண்ணறிவு

முகவர்கள், இணையத்தில் உலவுதல், குறியீட்டை எழுதி இயக்குதல், கோப்புகளை நிர்வகித்தல் மற்றும் API-களை அழைத்தல் போன்ற பல-படிப் பணிகளைத் தன்னிச்சையாகத் திட்டமிட்டுச் செயல்படுத்த, LLM-களை ஒரு பகுத்தறிவு மையமாகப் பயன்படுத்துகின்றன. முகவர் பயிற்சித் தரவுகளில், பல-சுற்று பகுத்தறிவுத் தடங்கள், கருவி-அழைப்புப் பதிவுகள் மற்றும் தோல்வி மீட்பு எடுத்துக்காட்டுகள் ஆகியவை அடங்கும். முகவர்களுக்கான மதிப்பீட்டிற்கு, குழப்பம் அல்ல, பணி-முடிப்பு அளவீடுகளே தேவைப்படுகின்றன.

உருவாக்குவதா, வாங்குவதா, செம்மைப்படுத்துவதா அல்லது சீரற்ற மேலாண்மையா: முடிவெடுப்பதற்கான கட்டமைப்பு

பயிற்சித் தரவைப் பெறுவதற்கு முன், உங்கள் சூழ்நிலைக்கு எந்த மாதிரி உத்தி பொருந்தும் என்பதைத் தெளிவுபடுத்திக் கொள்ளுங்கள். ஒவ்வொரு வழிக்கும் வெவ்வேறு தரவுத் தேவைகளும் செலவு விவரங்களும் உள்ளன.

மூலோபாயம் எப்போது தேர்வு செய்ய வேண்டும் தரவு தேவைகள் மதிப்பிடப்பட்ட முயற்சி முக்கிய ஆபத்து
API-ஐப் பயன்படுத்தவும் (பயிற்சி தேவையில்லை) பொதுவான பணிகள், விரைவான சந்தைப்படுத்தல், குறைந்த நிதிநிலை ஏதுமில்லை (உடனடிப் பொறியியல் மட்டும்) குறைந்த தரவு தனியுரிமை, விற்பனையாளர் சார்பு, வரையறுக்கப்பட்ட தனிப்பயனாக்கம்
RAG (மீட்டெடுப்பு-மேம்படுத்தப்பட்டது) தற்போதைய அல்லது தனியுரிமை அறிவு தேவைப்படும் பணிகள் சுத்தமான, துண்டாக்கப்பட்ட அறிவுத் தள ஆவணங்கள் நடுத்தர மீட்டெடுப்புத் தரம், விளிம்புநிலை நிகழ்வுகளில் ஏற்படும் மாயத்தோற்றம்
SFT ஃபைன்-டியூனிங் துறை சார்ந்த தொனி, வடிவம் அல்லது அறிவு; சீரான நடத்தை 10K–500K கட்டளை-பதில் ஜோடிகள் உயர் பேரழிவு தரும் மறதி, தரவுத் தரத் தடைகள்
முழு RLHF/DPO சீரமைப்பு பாதுகாப்புக்கு முக்கியத்துவம் வாய்ந்த, பொதுமக்களுக்கான, அல்லது ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட பயன்பாடுகள் SFT தரவு + 50K–500K விருப்ப ஜோடிகள் + ரெட்-டீம் சூட் மிக அதிக குறிப்பாளர் செலவு, வெகுமதி ஹேக்கிங், சீரமைப்பு வரி
ஆரம்பத்திலிருந்து பயிற்சி தனித்துவமான டொமைன் (மிகவும் சிறப்பு வாய்ந்த மொழி/குறியீடு), அறிவுசார் சொத்துரிமை டொமைன் சார்ந்த உரையின் 1T+ டோக்கன்கள் மிக உயர்ந்தது வளச் செலவு, தொழில்நுட்ப இடர், நீண்ட காலக்கெடு

செயற்கை தரவு: நன்மைகள், அபாயங்கள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகள்

LLM அல்லது பிற மாதிரி மூலம் உருவாக்கப்படும் செயற்கைத் தரவுகள், தரவு சேகரிப்பை விரைவுபடுத்தவும், அரிதான களங்களில் உள்ள தரவு இடைவெளிகளை நிரப்பவும் உதவும். இருப்பினும், வாங்குபவர்கள் இதைத் தெளிவான எதிர்பார்ப்புகளுடன் அணுக வேண்டும்.

நன்மைகள்: குறைந்த வளங்கள் உள்ள களங்களுக்கு விரைவான விரிவாக்கம், தனியுரிமைப் பாதுகாப்பு (தனிப்பட்ட அடையாளம் காணக்கூடிய தகவல்கள் இல்லை), ஆரம்பகட்ட செயல்முறை மேம்பாட்டிற்குச் செலவுத் திறன் மிக்கது, மற்றும் விளிம்புநிலைச் சூழல்களை மேம்படுத்துவதற்குப் பயனுள்ளது.

அபாயங்கள்: மாதிரிச் சரிவு — ஒரே மாதிரிக் குடும்பத்தைச் சேர்ந்த செயற்கைத் தரவுகளில் பிரதானமாகப் பயிற்சி அளிக்கப்பட்ட மாதிரிகள், சுழற்சிகளின் போது வெளியீட்டுப் பன்முகத்தன்மை மற்றும் உண்மைத் துல்லியத்தில் தரம் குறையக்கூடும். உருவாக்கும் மாதிரியிலிருந்து உருவாகும் கற்பனைகள், பயிற்சி பெறும் மாதிரிக்குள் அடிப்படை உண்மையாகப் பரவக்கூடும். வட்ட வடிவக் கலப்பைத் தவிர்ப்பதற்காக, மதிப்பீட்டு அளவுகோல்கள் உண்மையான, மனிதர்களால் உருவாக்கப்பட்ட சிறந்த தரவுத் தொகுப்புகளையே அடிப்படையாகக் கொண்டிருக்க வேண்டும்.

சிறந்த நடைமுறை: செயற்கைத் தரவை ஒரு வரைவாக அல்லது தொடக்கப் புள்ளியாகக் கருதுங்கள். உற்பத்திப் பயிற்சிச் சோதனைகளில் சேர்ப்பதற்கு முன், ஒரு பிரதிநிதித்துவ மாதிரியை எப்போதும் மனித நிபுணர் மதிப்பாய்வுடன் சரிபார்க்கவும். மனிதனால் சரிபார்க்கப்பட்ட, உண்மையான தரவு மையத்தை இலக்காகக் கொள்ளுங்கள் (பொதுவாக SFT-இல் 30–60% மற்றும் மதிப்பீடு/சிவப்புக் குழு தரவுத்தொகுப்புகளில் 100%).

2026-இல் தரவு தோற்றம், உரிமம் மற்றும் பதிப்புரிமை இடர்

தரவு ஆதாரம் — அதாவது, உங்கள் பயிற்சித் தரவு எங்கிருந்து வந்தது, அதன் உரிமையாளர் யார், மற்றும் அது என்ன நிபந்தனைகளின் கீழ் சேகரிக்கப்பட்டது என்பதை அறிந்துகொள்வது — ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட சந்தைகளில் 'இருந்தால் நல்லது' என்ற நிலையிலிருந்து ஒரு சட்டப்பூர்வக் கடமையாக மாறியுள்ளது.

அவசரத்தை ஏற்படுத்தும் முக்கிய நிகழ்வுகள்:

  • அமெரிக்காவில் நடைபெற்று வரும் பதிப்புரிமை வழக்குகள் (தி நியூயார்க் டைம்ஸ் எதிர் ஓபன்ஏஐ வழக்கு உட்பட), இணையத்திலிருந்து சேகரிக்கப்பட்ட உள்ளடக்கம் வணிக மாதிரி உருவாக்கத்திற்கு குறிப்பிடத்தக்க சட்டரீதியான அபாயத்தைக் கொண்டுள்ளது என்பதை நிலைநிறுத்தியுள்ளன.
  • பொது நோக்க செயற்கை நுண்ணறிவுக்காக ஆகஸ்ட் 2026 முதல் அமலுக்கு வரும் ஐரோப்பிய ஒன்றியத்தின் செயற்கை நுண்ணறிவுச் சட்டம், முன்னணி மாதிரிகளை வழங்கும் நிறுவனங்கள் பயிற்சித் தரவு மூலங்களை ஆவணப்படுத்தவும், பதிப்புரிமைச் சட்டத்திற்கு இணங்குவதை நிரூபிக்கவும் கோருகிறது.
  • ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட தொழில்துறைப் பயன்பாடுகளுக்காக, சட்டப்பூர்வமாக அங்கீகரிக்கப்பட்ட மற்றும் ஒப்புதல் அடிப்படையிலான மூலங்களிலிருந்து பெறப்படும் 'தூய்மை அறை' பயிற்சித் தரவுத் தொகுப்புகளுக்கான நிறுவனங்களின் தேவை அதிகரித்து வருகிறது.

உங்கள் தரவு வழங்குநரிடம் கேட்க வேண்டியவை:

  •   தனிப்பட்ட முறையில் உருவாக்கப்பட்ட உள்ளடக்கத்திற்கான தரவு உரிமையாளரின் ஒப்புதல் ஆவணம் உங்களிடம் உள்ளதா?
  •   எந்தத் தரவு மூலங்கள் பயன்படுத்தப்பட்டன? மூல விவரம் ஒவ்வொரு பொருளுக்குமா அல்லது ஒவ்வொரு தொகுதிக்குமா ஆவணப்படுத்தப்பட்டுள்ளது?
  •   இணையத்திலிருந்து பெறப்பட்ட உரைக்கான உங்கள் பதிப்புரிமை அனுமதி செயல்முறை என்ன?
  •   உங்கள் தரவு ஆளுகை சேவை ஒப்பந்தத்தில் பதிப்புரிமைக் கோரிக்கைகளுக்கான இழப்பீடு சேர்க்கப்பட்டுள்ளதா?
  •   பயிற்சித் தரவுப் பயனர்களுக்கான GDPR பிரிவு 17 (அழிப்பதற்கான உரிமை) உடன் நீங்கள் இணக்கமாக உள்ளீர்களா?

பன்முறைமை கற்றல் உத்திகள்: பார்வை, ஒலி மற்றும் காணொளிக்கான பயிற்சித் தரவு

பன்முறைமை மாதிரிகள் உரை, படங்கள், ஒலி மற்றும் காணொளி ஆகியவற்றில் செயலாக்கி உருவாக்குகின்றன. பன்முறைமை கற்றல் மாதிரிமைகளை உருவாக்குவதற்கோ அல்லது செம்மைப்படுத்துவதற்கோ, உரைவழித்தடத்தைத் தாண்டிய சிறப்புத் தரவு வகைகள் தேவைப்படுகின்றன.

முறைமை கலவை தரவு வகை குறிப்புப் பணி முக்கிய தர அளவீடு
படம் + உரை பட-விளக்கவுரை இணைகள், காட்சித் தர உறுதி, OCR தலைப்பு எழுதுதல், எல்லைப் பெட்டிக் குறிப்புரை, உரைப் படியெடுத்தல் தலைப்புத் துல்லியம், காட்சி அடிப்படைத் துல்லியம்
ஆடியோ + உரை பேச்சுப் படியெடுத்தல்கள், ஒலி விளக்கங்கள், பன்மொழிப் பேச்சு ஒலிபெயர்ப்பு, பேச்சாளர் டயரைசேஷன், உணர்வு லேபிள்கள் WER (சொல் பிழை விகிதம்), பேச்சாளர் துல்லியம்
வீடியோ + உரை வீடியோ தலைப்புகள், செயல் குறிச்சொற்கள், தற்காலிக தர உறுதிப்பாடு பிரிவு குறிப்புரை, செயல் அடையாளம் காணல், கேள்வி-பதில் ஜோடிகள் காலவரிசை சீரமைப்புத் துல்லியம், வசன வரிகளின் தரம்
ஆவணம் (PDF/ஸ்கேன்) + உரை ஆவணப் பகுப்பாய்வு, அட்டவணைப் பிரித்தெடுத்தல், தளவமைப்புப் புரிதல் கட்டமைப்பு குறிப்புரை, பொருள் பிரித்தெடுத்தல் புலப் பிரித்தெடுப்புத் துல்லியம், தளவமைப்பு F1 மதிப்பெண்
குறியீடு + இயற்கை மொழி கருத்துரைகள், ஆவணச் சரங்கள், இயற்கை மொழியிலிருந்து குறியீட்டிற்கான இணைகள் ஆகியவற்றுடன் கூடிய குறியீடு குறியீட்டு ஆய்வு, ஆவணச் சரம் எழுதுதல், சரித்தன்மைச் சரிபார்ப்பு செயல்பாட்டுச் சரியான தன்மை (pass@k), NL சீரமைப்பு

LLM ரெட்-டீமிங் மற்றும் பாதுகாப்பு மதிப்பீடு

ரெட்-டீமிங் என்பது, ஒரு LLM-ஐப் பயன்படுத்துவதற்கு முன்பு அதன் தோல்வி முறைகளைக் கண்டறிவதற்காக மேற்கொள்ளப்படும் ஒரு முறையான, எதிர்ப்புநிலை சோதனையாகும். இது பாதுகாப்பு (தீங்கிழைக்கும் உள்ளடக்க உருவாக்கம்), நம்பகத்தன்மை (மாயத்தோற்றம், முரண்பாடு), காப்புறுதி (உடனடி ஊடுருவல், ஜெயில்பிரேக்குகள்) மற்றும் சார்புநிலை (பல்வேறு மக்கள்தொகைக் குழுக்களிடையே பாகுபாடு காட்டும் வெளியீடுகள்) ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியது.

ஒரு கட்டமைக்கப்பட்ட ரெட்-டீம் தாக்குதலில் பொதுவாக பின்வருவன அடங்கும்:

  • அச்சுறுத்தல் மாதிரியை வரையறுத்தல்: செயல்படுத்தப்படும் சூழலைக் கருத்தில் கொண்டு, என்னென்ன பாதிப்புகள் ஏற்பட அதிக வாய்ப்புள்ளது?
  • தூண்டுதல் வகைப்பாட்டை உருவாக்குதல்: தோல்வி வகை, தீவிரம் மற்றும் பாதிக்கப்பட்ட மக்கள் தொகை ஆகியவற்றின் அடிப்படையில் எதிர்த் தூண்டுதல்களை ஒழுங்கமைத்தல்.
  • தானியங்கு ஆய்வு: ஆயிரக்கணக்கான எதிரி மாறுபாடுகளை உருவாக்கி மதிப்பிடுவதற்குத் தானியங்கு கருவிகளைப் பயன்படுத்தவும்.
  • மனித மீட்புக் குழுப்பணி: தானியக்கத்தால் கண்டறிய முடியாத, அதிகத் தீவிரமான அல்லது நுணுக்கமான செயலிழப்பு முறைகளுக்காக, சிறப்பு வாய்ந்த மனித மீட்புக் குழு உறுப்பினர்களைப் பணியமர்த்தவும்.
  • அறிக்கையிடல் மற்றும் சரிசெய்தல்: ஒவ்வொரு வகைப்பாட்டுப் பிரிவுக்கும் கண்டறிந்தவற்றை ஆவணப்படுத்தி, அவற்றை SFT/சீரமைப்புத் தரவுப் பைப்லைனில் மீண்டும் உள்ளிடவும்.

ஒழுங்குமுறைச் சூழல்: அமைப்புசார் இடர் கொண்ட பொது நோக்க செயற்கை நுண்ணறிவு மாதிரிகளை வழங்கும் நிறுவனங்கள், ஐரோப்பிய ஒன்றியத்தின் செயற்கை நுண்ணறிவுச் சட்டத்தின் (பிரிவு 55) படி, எதிர்நிலைச் சோதனைகளை நடத்த வேண்டும். NIST AI RMF மற்றும் ISO 42001 ஆகியவையும், செயற்கை நுண்ணறிவு இடர் மேலாண்மையின் ஒரு பகுதியாக 'ரெட்-டீமிங்' முறையைக் குறிப்பிடுகின்றன. ஐரோப்பிய ஒன்றியச் சட்டத்திற்கு உட்படாத நிறுவனங்கள் கூட, பெருநிறுவன வாடிக்கையாளர்களால் 'ரெட்-டீம்' மதிப்பீட்டு ஆவணங்களை வழங்குமாறு அதிகளவில் கோரப்படுகின்றன.

LLM பயிற்சி தரவு வழங்குநரை மதிப்பீடு செய்து தேர்ந்தெடுப்பது எப்படி

பெரும்பாலான விற்பனையாளர்கள் “உயர்தரம்,” “விரைவான விநியோகம்,” மற்றும் “நிபுணத்துவம் வாய்ந்த குறிப்பாளர்கள்” போன்ற ஒரே விஷயங்களையே வாக்குறுதியளிக்கின்றனர். நிராகரிப்பு விகிதங்கள் அதிகரித்து, காலக்கெடுவும் தவறும்போதுதான் உண்மையான வேறுபாடுகள் வெளிப்படுகின்றன.

ஒரு சிறந்த விற்பனையாளரை முன்கூட்டியே கண்டறிய, செயல்முறை அளவிலான குறிப்பிட்ட கேள்விகளைக் கேளுங்கள். அவர்கள் தாங்கள் வழங்குவதை மட்டும் விளக்காமல், எப்படி வேலை செய்கிறார்கள் என்பதையும் விளக்க முடிந்தால் , அது ஒரு நல்ல அறிகுறி. அவர்கள் விவரங்களைத் தவிர்த்தால், அது ஒரு எச்சரிக்கை.

1. தரவுத் தரம்: வழங்குவதற்கு முன் தரத்தை எவ்வாறு உறுதி செய்கிறீர்கள்?

  • குறிப்புரைக்கும் இறுதி வழங்கலுக்கும் இடையில் என்னென்ன படிநிலைகள் நடைபெறுகின்றன?
  • பணியை யார், எவ்வளவு அடிக்கடி மதிப்பாய்வு செய்கிறார்கள்?
  • நீங்கள் பல கட்ட தர உறுதிச் சோதனையையும் (multi-pass QA) ஒரு தனி தர உறுதிச் சோதனைக் குழுவையும் பயன்படுத்துகிறீர்களா?
  • ஒரு தொகுதி தரக்கட்டுப்பாட்டில் தோல்வியுற்றால், யார் பணம் செலுத்துவார்கள் மற்றும் மறுவேலை எவ்வளவு விரைவாகச் செய்யப்படும்?

2. குறிப்பீட்டாளர் நிபுணத்துவம்: எனது திட்டப்பணியில் யார் பணியாற்றுவார்கள்?

  • குறிப்பாளர்கள் துறைசார் வல்லுநர்களா, பொதுவானவர்களா, அல்லது இரண்டும் கலந்தவர்களா?
  • உற்பத்திக்கு முன்பாக மதிப்பீட்டாளர்களுக்கு எவ்வாறு பயிற்சி அளித்து அவர்களைச் சீரமைக்கிறீர்கள்?
  • உலகளாவிய அளவில் செயல்படுத்துவதற்கு உங்கள் மதிப்பீட்டாளர் குழு போதுமான அளவு பன்முகத்தன்மை கொண்டதாக உள்ளதா?

3. செயல் திட்டப் பாதுகாப்பு: எனக்குத் தேவையான அனைத்தையும் உங்களால் வழங்க முடியுமா?

  • நீங்கள் SFT, RLHF/DPO, மதிப்பீட்டுக் கருவிகள், பன்மொழி, பன்முறைமை ஆகியவற்றை ஆதரிக்கிறீர்களா?
  • தரவுத்தொகுப்பு, வழிகாட்டுதல்கள் மற்றும் தொடர்புடைய வாடிக்கையாளர் குறிப்பு போன்ற மாதிரிகளைப் பகிர முடியுமா?
  • தாய்மொழி பேசுபவர்களால் மொழிகள் கையாளப்படுகின்றனவா (இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு அல்ல)?

4. தரவின் தோற்றம்: தரவு எங்கிருந்து வருகிறது?

  • பங்களிப்பாளர்களிடமிருந்து நீங்கள் என்னென்ன ஒப்புதல்களைச் சேகரிக்கிறீர்கள் (மேலும் அது செயற்கை நுண்ணறிவுப் பயிற்சியையும் உள்ளடக்கியதா)?
  • நீக்குதல் கோரிக்கைகளை (அழிப்பதற்கான உரிமையை) உங்களால் ஆதரிக்க முடியுமா?
  • விநியோகத்திற்குப் பிறகு, தக்கவைப்பு மற்றும் நீக்குதல் தொடர்பான உங்கள் கொள்கை என்ன?

5. பாதுகாப்பு மற்றும் இணக்கம்: இன்று உங்களிடம் என்ன இருக்கிறது?

  • உங்களிடம் SOC 2 வகை II உள்ளதா? அதற்கான ஆதாரத்தைப் பகிர முடியுமா?
  • ISO 27001 சான்றிதழ் பெற்றது—அதன் செயல்பாட்டு வரம்பு என்ன?
  • தேவைப்பட்டால், உங்களால் HIPAA-வில் கையெழுத்திட முடியுமா?
  • நீங்கள் GDPR தரவுப் பாதுகாப்புச் சட்டத்தை வழங்குகிறீர்களா, மேலும் ஐரோப்பிய ஒன்றியத்தின் தரவுகள் எங்கு சேமிக்கப்படுகின்றன?
  • பல்வேறு கிளையன்ட்களுக்கு இடையே தரவு பரவுவதைத் தடுக்க, கிளையன்ட் தரவுகளை எவ்வாறு தனிமைப்படுத்துவீர்கள்?

6. திறன் மற்றும் காலக்கெடு: உங்களால் யதார்த்தமாக எவற்றை வழங்க முடியும்?

  • எத்தனை தகுதி குறிப்பெழுதுபவர்கள் இப்போதே கிடைக்கிறார்களா?
  • உற்பத்தியை அதிகரித்து, தர உறுதி மதிப்பாய்வு செய்யப்பட்ட முதல் தொகுதியை வழங்க எவ்வளவு காலம் ஆகும்?
  • உங்களால் உற்பத்தி அளவை விரைவாக அதிகரிக்க முடியுமா? உங்கள் திடீர் தேவைக்கான திறன் என்ன?
  • பொதுவாக தாமதங்கள் எதனால் ஏற்படுகின்றன, அவற்றை எவ்வாறு தடுப்பது?

7. விலை நிர்ணயம்: உண்மையான மொத்தச் செலவு என்ன?

  • விலையில் தர உறுதி, மறுவேலை மற்றும் திட்ட மேலாண்மை ஆகியவை அடங்குமா?
  • திட்டத்தின் நடுவில் வழிகாட்டுதல்கள் மாறி, வேலையை மீண்டும் செய்ய வேண்டியிருந்தால் என்ன செய்வது?
  • பணி வரம்பு மாறினால் ஏதேனும் குறைந்தபட்ச உறுதிப்பாடோ அல்லது அபராதங்களோ உண்டா?

8. முன்னோட்டம்: முழு அளவில் செயல்படுத்துவதற்கு முன்பு தரத்தை நிரூபிப்பீர்களா?

  • உண்மையான பணியில் கட்டண முன்னோட்டத்தை (200–500 உருப்படிகள்) நடத்துவீர்களா?
  • அது தோல்வியுற்றால், கூடுதல் செலவின்றி அதை மீண்டும் செய்வீர்களா?
  • முன்னோட்டக் குழு தயாரிப்புப் பணிகளிலும் தொடருமா?

9. பரிந்துரைகள்: நான் யாரிடம் பேசலாம்?

  • தொடர்புடைய 2–3 வாடிக்கையாளர் பரிந்துரைகளைப் பகிர முடியுமா?
  • அளவிடக்கூடிய விளைவுகளைக் கொண்ட நிகழ்வு ஆய்வுகள் உங்களிடம் உள்ளதா?
  • தவறாகப் போன ஒரு திட்டம் பற்றியும், அதை நீங்கள் எப்படிச் சரிசெய்தீர்கள் என்றும் சொல்லுங்கள்.

10. கூட்டாண்மை: முதல் விநியோகத்திற்குப் பிறகு எவ்வாறு செயல்படுகிறீர்கள்?

  • எங்களுக்கு ஒரு பிரத்யேக திட்ட மேலாண்மை/தர உறுதித் தலைவர் கிடைப்பாரா, அல்லது குழுவினர் சுழற்சி முறையில் பணியாற்றுவார்களா?
  • தொடர் தொகுதிகளுக்கான செயலாக்க நேரம் என்ன?
  • பின்னர் கண்டறியப்பட்ட அமைப்பு ரீதியான பிழைகளை நீங்கள் எவ்வாறு ஆராய்வீர்கள்?
  • வழிகாட்டுதல்கள் மாறும்போது குழுக்களுக்கு எவ்வாறு மறுபயிற்சி அளிப்பீர்கள்?
LLM பயிற்சி தரவு வழங்குநரை எவ்வாறு மதிப்பீடு செய்து தேர்ந்தெடுப்பது

LLM தரவு முன்னோட்டத்தை / POC-ஐ இயக்குவது எப்படி

ஒரு கட்டமைக்கப்பட்ட முன்னோட்டமானது, முழு ஒப்பந்த உறுதிப்பாட்டிற்கு முன்பாக, விற்பனையாளர் தேர்வில் உள்ள இடர்களைக் குறைத்து, தரப் பிரச்சினைகளை வெளிக்கொணர்கிறது.

  • பிரதிநிதித்துவ மாதிரியை வரையறுக்கவும்உங்கள் முழுத் தரவுத்தொகுப்பின் விளிம்புநிலைச் சூழல்களையும் களச் சிக்கலையும் உள்ளடக்கும் வகையில் 200–500 உருப்படிகளைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
  • உதாரணங்களுடன் கூடிய விரிவான விளக்கக் குறிப்பு வழிகாட்டியை வழங்கவும்.உங்கள் வழிகாட்டுதல்களின் தெளிவைப் பொறுத்தே உங்கள் தரத்தின் அளவும் அமையும்.
  • முன்னோட்டத் திட்டம் தொடங்குவதற்கு முன், ஏற்பு அளவுகோல்களை எழுத்துப்பூர்வமாக அமைக்கவும்.குறைந்தபட்ச மதிப்பெண், பிழை விகிதம் மற்றும் பணி முடிக்கும் நேரம் ஆகியவற்றைக் குறிப்பிடவும்.
  • நடு-பைலட் அளவுத்திருத்த அழைப்பை மேற்கொள்ளுங்கள்கருத்து வேறுபாடுகள் மற்றும் தெளிவற்ற நிகழ்வுகளை விற்பனையாளரின் தர உறுதி குழுவுடன் மதிப்பாய்வு செய்யவும்.
  • முன்னோட்டத்தின் வெளியீட்டை சுயாதீனமாக தணிக்கை செய்யவும்.உங்கள் குழுவில் உள்ள 1–2 துறைசார் நிபுணர்களைக் கொண்டு, தோராயமாகத் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட 10% மாதிரியை இரகசியமாக மதிப்பாய்வு செய்யச் சொல்லுங்கள்.
  • விற்பனையாளரின் சொந்த தர உறுதி அறிக்கையைக் கோருங்கள்விநியோகத்திற்கு முன்பு அவர்கள் என்னென்ன குறைபாடுகளைக் கண்டறிந்து சரிசெய்தார்கள் என்று கேளுங்கள்.
  • பணி முடிக்கும் நேரத்தை, மேற்கோள் காட்டப்பட்ட சேவை நிலை ஒப்பந்தத்துடன் ஒப்பிட்டு மதிப்பிடுங்கள்: பைலட்டின் வேகம் பெரும்பாலும் உற்பத்தி வேகத்தைக் கணிக்கிறது.

சந்தை கண்ணோட்டம்: 2026-இல் LLM மற்றும் AI பயிற்சி தரவுகள்

LLM சந்தையானது ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் செங்குத்து சிறப்புமயமாக்கல் கட்டத்திற்குள் நுழைகிறது. 2023–2024-ல் அடிப்படை மாதிரி வெளியீடுகளின் விரைவான பெருக்கத்திற்குப் பிறகு, நிறுவனங்கள் இப்போது LLM-களை உற்பத்திச் சூழலில் நம்பகத்தன்மையுடன் செயல்பட வைப்பதில் கவனம் செலுத்துகின்றன — இது தரவுத் தரம், மதிப்பீட்டுக் கடுமை மற்றும் நிர்வாக உள்கட்டமைப்பு ஆகியவற்றைச் செம்மைப்படுத்துவதில் அதிக தேவைகளை ஏற்படுத்துகிறது.

2026-ல் பயிற்சித் தரவு சந்தையை வடிவமைக்கும் முக்கியப் போக்குகள்:

  • விருப்பம் மற்றும் சீரமைப்புத் தரவுகளுக்கான தேவை அதிகரித்து வருகிறதுஅதிகமான நிறுவனங்கள் ஓப்பன்-வெயிட் மாடல்களை (லாமா, மிஸ்ட்ரல், ஃபை) செம்மைப்படுத்துவதால், முட்டுக்கட்டையானது கணக்கீட்டிலிருந்து உயர்தர RLHF/DPO விருப்பத் தரவுகளுக்கு மாறியுள்ளது.
  • பன்முறை தரவு வளர்ச்சி: பெருநிறுவனப் பயன்பாடுகளில் பார்வை-மொழி மாதிரிகள் இப்போது தரநிலையாகிவிட்டதால், பெரிய அளவில் பட-உரை விளக்கக்குறிப்பிற்கான தேவை அதிகரிக்கிறது.
  • வளர்ந்து வரும் ஒரு பிரிவாக முகவர் சார்ந்த செயற்கை நுண்ணறிவுத் தரவுமுகவர் வரிசைப்படுத்தல்கள் அதிகரிக்கும்போது, ​​பல-படி பகுத்தறிவுத் தடங்கள் மற்றும் கருவி-பயன்பாட்டு மேற்பார்வைத் தரவுகள் ஆரம்ப நிலையில் இருந்தாலும் வேகமாக வளர்ந்து வருகின்றன.
  • ஒழுங்குமுறை சார்ந்த மூலத் தேவைகள்ஐரோப்பிய ஒன்றியத்தின் செயற்கை நுண்ணறிவுச் சட்ட இணக்க ஆவணத் தேவைகள், தணிக்கை செய்யக்கூடிய மற்றும் ஒப்புதல் அடிப்படையிலான தரவுப் பாதைகளுக்கான தேவையை உருவாக்குகின்றன.
  • செயற்கை + மனித கலப்பின செயல்முறைகள்: நவீன செயற்கை நுண்ணறிவு மேம்பாட்டிற்குத் தேவைப்படும் மறுசெய்கை வேகத்திற்கு, முற்றிலும் மனிதனால் செய்யப்படும் குறிப்பெடுத்தல் மிகவும் மெதுவாக உள்ளது; சந்தையானது மனித சரிபார்ப்பு சுழல்களுடன் கூடிய செயற்கை உருவாக்கத்தை நோக்கி நகர்கிறது.

LLM தரவுகளைப் பயிற்றுவிக்கும்போதோ அல்லது பெறும்போதோ செய்யப்படும் பொதுவான தவறுகள்

எழுத்துப்பூர்வமான விளக்கக் குறிப்பு வழிகாட்டி இல்லாமல் தொடங்குதல்: சிக்கலான விளிம்புநிலைச் சூழல்களுக்கான தெளிவான எடுத்துக்காட்டுகள் இல்லாமல், விளக்கக் குறிப்பாளர்களால் நிலைத்தன்மையைப் பேண முடியாது. உற்பத்திப் பணிகள் தொடங்குவதற்கு முன்பு, எப்போதும் ஒரு விரிவான விளக்கக் குறிப்பு வழிகாட்டியில் முதலீடு செய்யுங்கள்.

தரத்தை விட எண்ணிக்கைக்கு முன்னுரிமை அளித்தல் : குறைந்த தரத்துடன் கூடிய அதிகத் தரவுகள், ஒரு குறிப்பிட்ட வரம்பிற்கு மேல் மாதிரியின் செயல்திறனைப் பொதுவாகக் குறைத்துவிடும். 50 முதல் 100 உருப்படிகளைக் கொண்ட, கவனமாகத் தொகுக்கப்பட்ட உயர்தர SFT தரவுத்தொகுப்புகள், 10 மில்லியனுக்கும் அதிகமான உருப்படிகளைக் கொண்ட மூலத் தரவுத்தொகுப்புகளை விடத் தொடர்ச்சியாகச் சிறப்பாகச் செயல்படுகின்றன.

முன்னோட்டத்தைத் தவிர்த்தல் : சரிபார்க்கப்படாத விற்பனையாளர்களுடனான முழு அளவிலான ஒப்பந்தங்கள், முழுத் திட்டத்தின் ஒரு சிறு பகுதி செலவில் செய்யப்படும் 500-பொருட்கள் கொண்ட முன்னோட்டத்திலேயே கண்டறியப்பட்டிருக்கக்கூடிய தரப் பிரச்சினைகளைத் தொடர்ந்து வெளிப்படுத்துகின்றன.

செயற்கைத் தரவை மனிதத் தரவுக்குச் சமமாகக் கருதுதல் : செயற்கைத் தரவு என்பது ஒரு துணை மட்டுமே, மாற்று அல்ல. செயற்கை விருப்பத் தரவை மட்டுமே கொண்டு பயிற்சி அளிக்கப்பட்ட மாதிரிகள், சுயாதீன மதிப்பீடுகளில் சீரமைப்புச் சிதைவைக் காட்டியுள்ளன.

மதிப்பீட்டுத் தரவைப் புறக்கணித்தல் : பல அணிகள் பயிற்சித் தரவுகளில் அதிக முதலீடு செய்து, மதிப்பீட்டில் குறைவாக முதலீடு செய்கின்றன. உங்கள் பயிற்சி முதலீடு பலனளிக்கிறதா என்பதை அளவிட, ஒரு வலுவான மதிப்பீட்டுத் தொகுப்பு (எதிர்ப்பான ரெட்-டீம் வழக்குகள் உட்பட) அவசியமாகும்.

தரவு மூலத்தைப் புறக்கணித்தல் : ஒழுங்குபடுத்தப்பட்ட தொழில்துறைகளிலோ அல்லது பொதுமக்களுக்கான செயல்பாடுகளிலோ, தரவு மூலங்களை ஆவணப்படுத்த இயலாமையானது, ஒரு தயாரிப்பு வெளியீட்டைத் தடுக்கலாம் அல்லது பின்னோக்கிய சட்டப் பொறுப்பை உருவாக்கலாம்.

பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீட்டிற்கு ஒரே தரவுத்தொகுப்பைப் பயன்படுத்துதல் : அளவுகோல் கலப்படம் என்பது ஆவணப்படுத்தப்பட்ட ஒரு சிக்கலாகும். பயிற்சி/மதிப்பீட்டுத் தரவுத்தொகுப்புகளைத் துல்லியமாகப் பிரித்து வைக்கவும், மேலும் வழங்குநரின் பயிற்சிச் செயல்முறையில் ஒருபோதும் இல்லாத, ஒதுக்கி வைக்கப்பட்ட மதிப்பீட்டுத் தொகுப்புகளுக்கே முன்னுரிமை அளிக்கவும்.

உங்கள் திட்டத்திற்கு ஷைப் ஏன் சரியான LLM பயிற்சி தரவு கூட்டாளராக உள்ளது?

இந்த வழிகாட்டி முழுவதும், பெரிய மொழி மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும், செம்மைப்படுத்துவதற்கும், மதிப்பீடு செய்வதற்கும் என்னென்ன தேவை என்பதை நாங்கள் கோடிட்டுக் காட்டியுள்ளோம்: ஒவ்வொரு பயிற்சி நிலையிலும் சரியான தரவு, கடுமையான தரக் கட்டுப்பாடு, மூல ஆவணங்கள், துறைசார் நிபுணத்துவம், மற்றும் ஆரம்பகட்ட சோதனை ஓட்டத்திலிருந்து உற்பத்தி அளவு வரை உங்களுக்கு ஆதரவளிக்கக்கூடிய ஒரு விற்பனையாளர். இந்தப் பிரிவு, அந்தத் தேவைகளை ஷைப் (Shaip) வழங்குபவற்றுடன் நேரடியாகப் பொருத்துகிறது — இது முற்றிலும் சரிபார்க்கப்பட்ட சேவைகளின் அடிப்படையில் அமைந்தது, கூற்றுகளின் அடிப்படையில் அல்ல.

நான்கு LLM பயிற்சி நிலைகளிலும் முழுமையான செயல்முறை பாதுகாப்பு

பெரும்பாலான பயிற்சித் தரவு விற்பனையாளர்கள் செயல்முறைத் தொடரின் ஒன்று அல்லது இரண்டு நிலைகளில் நிபுணத்துவம் பெற்றிருக்கிறார்கள். ஒரு பொதுவான வரம்பு என்னவென்றால், குறிப்புரையை நன்றாகக் கையாளும் விற்பனையாளர்களிடம் துணைக்குழுப் பணிகளைச் செய்யும் திறன் இல்லாதது, அல்லது பரந்த அணுகலைக் கொண்ட சந்தைகளில் சிறப்புப் பணிகளுக்கான துறைசார் நிபுணர்களான குறிப்புரையாளர்கள் இல்லாதது ஆகும்.

ஷைப், முழுமையான LLM பயிற்சி செயல்முறையையும் ஒரே கூட்டாளரிடமிருந்து ஆதரிக்கும் வகையில் கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளது:

எல்.எல்.எம் பயிற்சி நிலை வாங்குபவர்களுக்கு என்ன தேவை ஷாயிப் சேவை
முன் பயிற்சி தரவுத் தொகுப்பு உயர்தரமான, பன்முகத்தன்மை வாய்ந்த, வடிகட்டப்பட்ட உரைத் தொகுப்புகள்; பன்மொழி உள்ளடக்கம்; தனிப்பட்ட அடையாளத் தகவல் நீக்கம் தரவு சேகரிப்பு (உரை, ஒலி, படங்கள், காணொளி) + தரவு உரிமம் (தயார் நிலையில் உள்ள தொகுக்கப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகள்)
மேற்பார்வையிடப்பட்ட ஃபைன்-டியூனிங் (SFT) வல்லுநர்களால் எழுதப்பட்ட அறிவுறுத்தல்-பதில் இணைகள்; துறை சார்ந்த விளக்கக்குறிப்பு; தூண்டல் மற்றும் பதில் உருவாக்கம் தீர்வுகளைச் செம்மைப்படுத்துதல் + செயற்கை நுண்ணறிவு மூலம் உடனடி மற்றும் பதிலளிப்பு உருவாக்கம்
விருப்ப சீரமைப்பு (RLHF / DPO) மனித விருப்பத் தரவரிசைகள்; பயிற்சி பெற்ற மதிப்பீட்டாளர் குழுக்கள்; IAA-ஆல் கண்காணிக்கப்படும் குறிப்பீடு; தூண்டப்பட்ட-தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட-நிராகரிக்கப்பட்ட மும்மடங்குகள் RLHF தீர்வுகள்
மீட்டெடுப்பு-ஆக்மென்ட் ஜெனரேஷன் (RAG) தெளிவான, கட்டமைக்கப்பட்ட அறிவுத் தள ஆவணங்கள்; மீட்டெடுப்புத் துல்லியத்திற்காகப் பிரிக்கப்பட்டு, குறிச்சொற்கள் இடப்பட்டுள்ளன. RAG Solutions (ஆர்.ஏ.ஜி. சொல்யூஷன்ஸ்)
மல்டிமாடல் பயிற்சி தரவு படம்-உரை இணைகள், ஒலி-உரை இணைகள், காட்சிவழி அறிவுறுத்தல் சரிசெய்தல், OCR தரவு, காணொளிக் குறிப்புரை மல்டிமாடல் AI தீர்வுகள்
மதிப்பீடு மற்றும் ரெட்-டீமிங் எதிரித் தூண்டல் தொகுப்புகள்; பாதுகாப்பு மற்றும் சார்புச் சோதனை; தோல்வி முறை ஆவணப்படுத்தல் ரெட் டீமிங் சேவைகள்
உரையாடல் செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் பேச்சு 65க்கும் மேற்பட்ட மொழிகளில் பன்மொழி ஒலிபெயர்ப்பு, பேச்சாளர் உரையாடல் பிரித்தல், உரையாடல் தரவுத்தொகுப்புகள் உரையாடல் செயற்கை நுண்ணறிவு + பேச்சுத் தரவுப் பட்டியல் (65க்கும் மேற்பட்ட மொழிகள்)
சுகாதாரப் பராமரிப்பு மற்றும் மருத்துவ எல்.எல்.எம்.கள் HIPAA-இணக்கமான குறிப்பீடு; மருத்துவ நிபுணர் மதிப்பாய்வாளர்கள்; அடையாளம் நீக்கப்பட்ட மருத்துவத் தரவுத்தொகுப்புகள் சுகாதார AI தீர்வுகள் + மருத்துவ தரவு பட்டியல்

அடுத்த படிகள்

ஒவ்வொரு LLM திட்டமும் அதன் நோக்கம், களம் மற்றும் கட்டத்தில் வேறுபடுகிறது. நீங்கள் ஒரு ஓப்பன்-வெயிட் மாடலில் உங்கள் முதல் ஃபைன்-டியூனிங் சோதனையைச் செய்தாலும், ஒரு ப்ரொடக்ஷன் RLHF பைப்லைனை உருவாக்கினாலும், அல்லது ஒரு மல்டிமோடல் வரிசைப்படுத்தலுக்குத் தயாரானாலும், தொடக்கப் புள்ளி ஒன்றுதான்: யாரிடமும் பேசுவதற்கு முன்பு உங்கள் தரவுத் தேவைகளைத் தெளிவாக வரையறுக்கவும்.

உங்கள் LLM பயிற்சித் தரவுத் தேவைகள் குறித்து ஷைப் நிறுவனத்துடன் விவாதிக்க நீங்கள் தயாராக இருந்தால், shaip.com/contact-us/ என்ற முகவரிக்குச் செல்லுங்கள் அல்லது Fine-Tuning, RLHF, Multimodal AI, RAG, மற்றும் Conversational AI ஆகியவற்றுக்கான குறிப்பிட்ட சேவைப் பக்கங்களை shaip.com/solutions/generative-ai என்ற முகவரியில் ஆராயுங்கள்.

பேசலாம்

  • இந்த புலம் செல்லுபடியாக்க நோக்கத்திற்காக உள்ளது மற்றும் மாறாமல் இருக்க வேண்டும்.
  • பதிவு செய்வதன் மூலம், ஷைப்புடன் நான் உடன்படுகிறேன் தனியுரிமை கொள்கை மற்றும் சேவை விதிமுறைகள் மற்றும் Shaip இலிருந்து B2B மார்க்கெட்டிங் தொடர்பைப் பெறுவதற்கு எனது ஒப்புதலை வழங்கவும்.

அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள் (FAQ)

DL என்பது ML இன் துணைப் புலமாகும், இது தரவுகளில் சிக்கலான வடிவங்களைக் கற்றுக்கொள்ள பல அடுக்குகளைக் கொண்ட செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்துகிறது. ML என்பது AI இன் துணைக்குழு ஆகும், இது வழிமுறைகள் மற்றும் மாடல்களில் கவனம் செலுத்துகிறது, இது தரவுகளிலிருந்து இயந்திரங்களைக் கற்றுக்கொள்ள உதவுகிறது. பெரிய மொழி மாதிரிகள் (எல்எல்எம்கள்) ஆழமான கற்றலின் துணைக்குழுவாகும் மற்றும் பொதுவான நிலத்தை உருவாக்கும் AI உடன் பகிர்ந்து கொள்கின்றன, ஏனெனில் இரண்டும் ஆழ்ந்த கற்றலின் பரந்த துறையின் கூறுகளாகும்.

பெரிய மொழி மாதிரிகள், அல்லது LLMகள், விரிவான மற்றும் பல்துறை மொழி மாதிரிகள் ஆகும், அவை ஆரம்பத்தில் மொழியின் அடிப்படை அம்சங்களைப் புரிந்துகொள்ள விரிவான உரை தரவுகளில் முன் பயிற்சியளிக்கப்படுகின்றன. பின்னர் அவை குறிப்பிட்ட பயன்பாடுகள் அல்லது பணிகளுக்கு நன்றாகச் சரி செய்யப்படுகின்றன, அவை குறிப்பிட்ட நோக்கங்களுக்காகத் தழுவி மேம்படுத்தப்பட அனுமதிக்கின்றன.

முதலாவதாக, பெரிய மொழி மாதிரிகள் பெரிய அளவிலான தரவு மற்றும் பில்லியன் கணக்கான அளவுருக்கள் கொண்ட விரிவான பயிற்சியின் காரணமாக பரந்த அளவிலான பணிகளைக் கையாளும் திறனைக் கொண்டுள்ளன.

இரண்டாவதாக, இந்த மாதிரிகள் தகவமைப்புத் திறனை வெளிப்படுத்துகின்றன, ஏனெனில் அவை குறைந்தபட்ச குறிப்பிட்ட களப் பயிற்சித் தரவைக் கொண்டு நன்றாகச் சரிசெய்ய முடியும்.

கடைசியாக, LLMகளின் செயல்திறன் கூடுதல் தரவு மற்றும் அளவுருக்கள் இணைக்கப்படும்போது தொடர்ச்சியான முன்னேற்றத்தைக் காட்டுகிறது, காலப்போக்கில் அவற்றின் செயல்திறனை அதிகரிக்கிறது.

ப்ராம்ட் டிசைன் என்பது குறிப்பிட்ட பணிக்கு ஏற்றவாறு ஒரு ப்ராம்ட்டை உருவாக்குவதை உள்ளடக்குகிறது, அதாவது மொழிபெயர்ப்புப் பணியில் விரும்பிய வெளியீட்டு மொழியைக் குறிப்பிடுவது. மறுபுறம், உடனடி பொறியியல், டொமைன் அறிவை இணைப்பதன் மூலம் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதில் கவனம் செலுத்துகிறது, வெளியீட்டு எடுத்துக்காட்டுகளை வழங்குகிறது அல்லது பயனுள்ள முக்கிய வார்த்தைகளைப் பயன்படுத்துகிறது. உடனடி வடிவமைப்பு என்பது ஒரு பொதுவான கருத்தாகும், அதே சமயம் உடனடி பொறியியல் என்பது ஒரு சிறப்பு அணுகுமுறை. அனைத்து அமைப்புகளுக்கும் உடனடி வடிவமைப்பு இன்றியமையாததாக இருந்தாலும், அதிக துல்லியம் அல்லது செயல்திறன் தேவைப்படும் அமைப்புகளுக்கு உடனடி பொறியியல் முக்கியமானது.

பெரிய மொழி மாதிரிகளில் மூன்று வகைகள் உள்ளன. ஒவ்வொரு வகைக்கும் விளம்பரப்படுத்த வெவ்வேறு அணுகுமுறை தேவைப்படுகிறது.

  • பொதுவான மொழி மாதிரிகள் பயிற்சி தரவுகளில் உள்ள மொழியின் அடிப்படையில் அடுத்த வார்த்தையை கணிக்கின்றன.
  • உள்ளீட்டில் கொடுக்கப்பட்டுள்ள அறிவுறுத்தல்களுக்கான பதிலைக் கணிக்க அறிவுறுத்தல் டியூன் செய்யப்பட்ட மாதிரிகள் பயிற்றுவிக்கப்படுகின்றன.
  • உரையாடல் டியூன் செய்யப்பட்ட மாதிரிகள் அடுத்த பதிலை உருவாக்குவதன் மூலம் உரையாடல் போன்ற உரையாடலைப் பெற பயிற்சியளிக்கப்படுகின்றன.