Large Language Models (LLM): 2025 میں مکمل گائیڈ

ہر وہ چیز جو آپ کو LLM کے بارے میں جاننے کی ضرورت ہے۔

ای بُک ڈاؤن لوڈ کریں

تعارف

کبھی اپنا سر کھجا کر حیران ہوئے کہ گوگل یا الیکسا آپ کو کیسے 'حاصل' کر رہے ہیں؟ یا کیا آپ نے اپنے آپ کو کمپیوٹر سے تیار کردہ مضمون پڑھتے ہوئے پایا ہے جو انتہائی انسانی لگتا ہے؟ تم اکیلے نہیں ہو. یہ پردے کو پیچھے ہٹانے اور راز افشا کرنے کا وقت ہے: بڑی زبان کے ماڈلز، یا ایل ایل ایم۔

یہ کیا ہیں، آپ پوچھتے ہیں؟ LLMs کو پوشیدہ جادوگر سمجھیں۔ وہ ہماری ڈیجیٹل چیٹس کو تقویت دیتے ہیں، ہمارے الجھے ہوئے جملے کو سمجھتے ہیں، اور یہاں تک کہ ہماری طرح لکھتے ہیں۔ وہ ہماری زندگیوں کو بدل رہے ہیں، سائنس فکشن کو حقیقت بنا رہے ہیں۔

یہ گائیڈ ایل ایل ایم کی تمام چیزوں پر ہے۔ ہم دریافت کریں گے کہ وہ کیا کر سکتے ہیں، کیا نہیں کر سکتے، اور کہاں استعمال ہو رہے ہیں۔ ہم جانچیں گے کہ وہ ہم سب پر کس طرح اثر انداز ہوتے ہیں سادہ اور سادہ زبان میں۔

تو، آئیے ایل ایل ایم میں اپنا دلچسپ سفر شروع کریں۔

یہ گائیڈ کس کے لیے ہے؟

یہ وسیع گائیڈ اس کے لیے ہے:

آپ تمام کاروباری افراد اور سولو پرینیئرز جو باقاعدگی سے ڈیٹا کی بڑی مقدار کو کچل رہے ہیں
AI اور مشین لرننگ یا پیشہ ور افراد جو عمل کی اصلاح کی تکنیک کے ساتھ شروعات کر رہے ہیں۔
پراجیکٹ مینیجرز جو اپنے AI ماڈیولز یا AI سے چلنے والی مصنوعات کے لیے فوری ٹائم ٹو مارکیٹ لاگو کرنے کا ارادہ رکھتے ہیں۔
اور ٹیک کے شوقین افراد جو AI عمل میں شامل پرتوں کی تفصیلات میں جانا پسند کرتے ہیں۔

بڑی زبان کے ماڈل کیا ہیں؟

Large Language Models (LLMs) جدید مصنوعی ذہانت (AI) سسٹمز ہیں جو انسان نما متن کو پروسیس کرنے، سمجھنے اور تخلیق کرنے کے لیے بنائے گئے ہیں۔ وہ گہری سیکھنے کی تکنیکوں پر مبنی ہیں اور بڑے پیمانے پر ڈیٹا سیٹس پر تربیت یافتہ ہیں، جن میں عام طور پر ویب سائٹس، کتابوں اور مضامین جیسے متنوع ذرائع سے اربوں الفاظ ہوتے ہیں۔ یہ وسیع تربیت LLMs کو زبان، گرامر، سیاق و سباق اور یہاں تک کہ عمومی علم کے کچھ پہلوؤں کی باریکیوں کو سمجھنے کے قابل بناتی ہے۔

کچھ مشہور LLMs، جیسے OpenAI's GPT-3، ایک قسم کے عصبی نیٹ ورک کا استعمال کرتے ہیں جسے ٹرانسفارمر کہتے ہیں، جو انہیں قابل ذکر مہارت کے ساتھ پیچیدہ زبان کے کاموں کو سنبھالنے کی اجازت دیتا ہے۔ یہ ماڈل کاموں کی ایک وسیع رینج انجام دے سکتے ہیں، جیسے:

سوالات کے جوابات۔
متن کا خلاصہ
زبانوں کا ترجمہ کرنا
مواد تیار کرنا
یہاں تک کہ صارفین کے ساتھ انٹرایکٹو بات چیت میں مشغول

جیسا کہ LLMs کا ارتقاء جاری ہے، ان میں کسٹمر سروس اور مواد کی تخلیق سے لے کر تعلیم اور تحقیق تک پوری صنعتوں میں مختلف ایپلی کیشنز کو بڑھانے اور خودکار بنانے کی بڑی صلاحیت موجود ہے۔ تاہم، وہ اخلاقی اور معاشرتی خدشات بھی اٹھاتے ہیں، جیسے متعصبانہ رویہ یا غلط استعمال، جنہیں ٹیکنالوجی کی ترقی کے طور پر حل کرنے کی ضرورت ہے۔

ایل ایل ایم ڈیٹا کارپس کی تعمیر میں ضروری عوامل

آپ کو زبان کے ماڈلز کو کامیابی سے تربیت دینے کے لیے ایک جامع ڈیٹا کارپس بنانا ہوگا۔ اس عمل میں وسیع ڈیٹا اکٹھا کرنا اور اس کے اعلیٰ معیار اور مطابقت کو یقینی بنانا شامل ہے۔ آئیے ان اہم پہلوؤں کو دیکھتے ہیں جو زبان کے ماڈل کی تربیت کے لیے ایک مؤثر ڈیٹا لائبریری کی ترقی کو نمایاں طور پر متاثر کرتے ہیں۔

مقدار کے ساتھ ساتھ ڈیٹا کے معیار کو ترجیح دیں۔
زبان کے ماڈلز کی تربیت کے لیے ایک بڑا ڈیٹاسیٹ بنیادی ہے۔ پھر بھی، ڈیٹا کے معیار سے بہت زیادہ اہمیت وابستہ ہے۔ وسیع لیکن ناقص سٹرکچرڈ ڈیٹا پر تربیت یافتہ ماڈلز غلط نتائج برآمد کر سکتے ہیں۔
اس کے برعکس، چھوٹے، احتیاط سے تیار کردہ ڈیٹاسیٹس اکثر اعلی کارکردگی کا باعث بنتے ہیں۔ یہ حقیقت ڈیٹا اکٹھا کرنے کے لیے متوازن نقطہ نظر کی اہمیت کو ظاہر کرتی ہے۔ ڈیٹا کے نمائندے، متنوع، اور ماڈل کے مطلوبہ دائرہ کار کے لیے مستعد انتخاب، صفائی اور ترتیب کی ضرورت ہوتی ہے۔
مناسب ڈیٹا ذرائع کو منتخب کریں۔
ڈیٹا کے ذرائع کا انتخاب ماڈل کے مخصوص ایپلیکیشن کے اہداف کے مطابق ہونا چاہیے۔
- وہ ماڈل جو مکالمہ پیدا کرتے ہیں وہ گفتگو اور انٹرویو جیسے ذرائع سے فائدہ اٹھاتے ہیں انمول ہیں۔
- کوڈ جنریشن پر توجہ مرکوز کرنے والے ماڈلز اچھی طرح سے دستاویزی کوڈ ریپوزٹریز سے فائدہ اٹھائیں گے۔
- ادبی کام اور اسکرپٹ تخلیقی تحریر کو نشانہ بنانے والوں کے لیے تربیتی مواد کا ایک خزانہ پیش کرتے ہیں۔
آپ کو مطلوبہ زبانوں اور موضوعات پر پھیلا ہوا ڈیٹا شامل کرنا چاہیے۔ یہ آپ کو ماڈل کو اس کے نامزد ڈومین کے اندر مؤثر طریقے سے انجام دینے کے لیے تیار کرنے میں مدد کرتا ہے۔
مصنوعی ڈیٹا جنریشن کا استعمال کریں۔
مصنوعی ڈیٹا کے ساتھ اپنے ڈیٹاسیٹ کو بڑھانے سے خلاء کو پُر کیا جا سکتا ہے اور اس کی حد کو بڑھایا جا سکتا ہے۔ آپ ڈیٹا کو بڑھانے، ٹیکسٹ جنریشن ماڈلز، اور اصول پر مبنی جنریشن کا استعمال مصنوعی ڈیٹا بنانے کے لیے کر سکتے ہیں جو حقیقی دنیا کے نمونوں کی عکاسی کرتا ہے۔ یہ حکمت عملی ماڈل کی لچک کو بڑھانے اور تعصبات کو کم کرنے میں مدد کے لیے تربیتی سیٹ کے تنوع کو وسیع کرتی ہے۔
اس بات کو یقینی بنائیں کہ آپ مصنوعی ڈیٹا کے معیار کی تصدیق کرتے ہیں تاکہ یہ ماڈل کی اپنے ہدف والے ڈومین میں زبان کو سمجھنے اور تخلیق کرنے کی صلاحیت میں مثبت کردار ادا کرے۔
خودکار ڈیٹا اکٹھا کرنا لاگو کریں۔
ڈیٹا اکٹھا کرنے کے عمل کے لیے آٹومیشن تازہ، متعلقہ ڈیٹا کے مستقل انضمام کی سہولت فراہم کرتا ہے۔ یہ نقطہ نظر ڈیٹا کے حصول کو ہموار کرتا ہے، اسکیل ایبلٹی کو بڑھاتا ہے، اور تولیدی صلاحیت کو فروغ دیتا ہے۔
آپ ویب سکریپنگ ٹولز، APIs، اور ڈیٹا انجیشن فریم ورک کا استعمال کرکے مختلف ڈیٹا سیٹس کو مؤثر طریقے سے جمع کر سکتے ہیں۔ آپ اعلیٰ معیار، متعلقہ ڈیٹا پر توجہ مرکوز کرنے کے لیے ان ٹولز کو ٹھیک کر سکتے ہیں۔ وہ ماڈل کے لیے تربیتی مواد کو بہتر بناتے ہیں۔ آپ کو ان خودکار نظاموں کی درستگی اور اخلاقی سالمیت کو برقرار رکھنے کے لیے ان کی مسلسل نگرانی کرنی چاہیے۔

بڑی زبان کے ماڈلز کی مقبول مثالیں۔

یہاں LLMs کی چند نمایاں مثالیں ہیں جو صنعت کے مختلف عمودی حصوں میں بڑے پیمانے پر استعمال ہوتے ہیں:

تصویر کے ماخذ: ڈیٹا سائنس کی طرف

بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) کے بلڈنگ بلاکس کو سمجھنا

LLMs کی صلاحیتوں اور کام کو مکمل طور پر سمجھنے کے لیے، کچھ اہم تصورات سے خود کو واقف کرنا ضروری ہے۔ یہ شامل ہیں:

لفظ ایمبیڈنگ

اس سے مراد الفاظ کو عددی شکل میں ترجمہ کرنے کی مشق ہے جس کی AI ماڈلز تشریح کر سکتے ہیں۔ جوہر میں، لفظ ایمبیڈنگ AI کی زبان ہے۔ ہر لفظ کو ایک اعلی جہتی ویکٹر کے طور پر پیش کیا جاتا ہے جو تربیتی ڈیٹا میں اس کے سیاق و سباق کی بنیاد پر اس کے معنوی معنی کو سمیٹتا ہے۔ یہ ویکٹر AI کو الفاظ کے درمیان تعلقات اور مماثلت کو سمجھنے کی اجازت دیتے ہیں، ماڈل کی سمجھ اور کارکردگی کو بڑھاتے ہیں۔

توجہ کا طریقہ کار

یہ نفیس اجزاء AI ماڈل کو آؤٹ پٹ تیار کرتے وقت ان پٹ ٹیکسٹ کے اندر کچھ عناصر کو دوسروں پر ترجیح دینے میں مدد کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، مختلف جذبات سے بھرے جملے میں، توجہ دینے کا طریقہ کار جذباتی الفاظ کو زیادہ وزن دے سکتا ہے۔ یہ حکمت عملی AI کو سیاق و سباق کے لحاظ سے زیادہ درست اور اہم جوابات پیدا کرنے کے قابل بناتی ہے۔

ٹرانسفارمرز

ٹرانسفارمرز ایک جدید قسم کے نیورل نیٹ ورک فن تعمیر کی نمائندگی کرتے ہیں جو LLM تحقیق میں بڑے پیمانے پر استعمال ہوتے ہیں۔ جو چیز ٹرانسفارمرز کو الگ کرتی ہے وہ ان کا خود توجہ کا طریقہ کار ہے۔ یہ طریقہ کار ماڈل کو ترتیب وار ترتیب کے بجائے ان پٹ ڈیٹا کے تمام حصوں کو بیک وقت وزن اور غور کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ نتیجہ متن میں طویل فاصلے تک انحصار کو سنبھالنے میں بہتری ہے، قدرتی زبان کی پروسیسنگ کے کاموں میں ایک مشترکہ چیلنج۔

فائن ٹیوننگ۔

یہاں تک کہ جدید ترین LLMs کو بھی مخصوص کاموں یا ڈومینز میں مہارت حاصل کرنے کے لیے کچھ ٹیلرنگ کی ضرورت ہوتی ہے۔ یہیں سے فائن ٹیوننگ آتی ہے۔ ایک ماڈل کو ابتدائی طور پر بڑے ڈیٹاسیٹ پر تربیت دینے کے بعد، اسے مزید بہتر کیا جا سکتا ہے، یا چھوٹے، زیادہ مخصوص ڈیٹاسیٹ پر 'فائن ٹیوننگ' کیا جا سکتا ہے۔ یہ عمل ماڈل کو اپنی عام زبان کو سمجھنے کی صلاحیتوں کو زیادہ مخصوص کام یا سیاق و سباق کے مطابق ڈھالنے کی اجازت دیتا ہے۔

فوری انجینئرنگ

ان پٹ پرامپٹس LLMs کے لیے آؤٹ پٹ پیدا کرنے کے لیے نقطہ آغاز کے طور پر کام کرتے ہیں۔ ان اشارے کو مؤثر طریقے سے تیار کرنا، ایک پریکٹس جسے پرامپٹ انجینئرنگ کہا جاتا ہے، ماڈل کے ردعمل کے معیار کو بہت زیادہ متاثر کر سکتا ہے۔ یہ آرٹ اور سائنس کا امتزاج ہے جس کے لیے اس بات کی گہری سمجھ کی ضرورت ہوتی ہے کہ ماڈل کس طرح اشارے کی ترجمانی کرتا ہے اور ردعمل پیدا کرتا ہے۔

تعصب

جیسا کہ LLM اس ڈیٹا سے سیکھتے ہیں جس پر وہ تربیت یافتہ ہیں، اس ڈیٹا میں موجود کوئی بھی تعصب ماڈل کے رویے میں دراندازی کر سکتا ہے۔ یہ ماڈل کے نتائج میں امتیازی یا غیر منصفانہ رجحانات کے طور پر ظاہر ہو سکتا ہے۔ ان تعصبات کو دور کرنا اور ان میں تخفیف کرنا AI کے میدان میں ایک اہم چیلنج اور اخلاقی طور پر درست LLMs تیار کرنے کا ایک اہم پہلو ہے۔

تشریحی صلاحیت

LLMs کی پیچیدگی کو دیکھتے ہوئے، یہ سمجھنا کہ وہ کچھ فیصلے کیوں کرتے ہیں یا مخصوص نتائج پیدا کرتے ہیں، مشکل ہو سکتا ہے۔ یہ خصوصیت، جسے تشریح کے طور پر جانا جاتا ہے، جاری تحقیق کا ایک اہم شعبہ ہے۔ تشریح کو بڑھانے سے نہ صرف خرابیوں کا سراغ لگانے اور ماڈل کو بہتر بنانے میں مدد ملتی ہے، بلکہ یہ AI سسٹمز میں اعتماد اور شفافیت کو بھی تقویت دیتا ہے۔

ایل ایل ایم ماڈلز کی تربیت کیسے کی جاتی ہے؟

بڑے لینگوئج ماڈلز (LLMs) کو تربیت دینا ایک بہت بڑا کارنامہ ہے جس میں کئی اہم اقدامات شامل ہیں۔ یہاں عمل کا ایک آسان، مرحلہ وار رن ڈاؤن ہے:

ٹیکسٹ ڈیٹا اکٹھا کرنا: ایل ایل ایم کی تربیت کا آغاز متنی ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار کو جمع کرنے سے ہوتا ہے۔ یہ ڈیٹا کتابوں، ویب سائٹس، مضامین، یا سوشل میڈیا پلیٹ فارمز سے آ سکتا ہے۔ اس کا مقصد انسانی زبان کے بھرپور تنوع کو حاصل کرنا ہے۔
ڈیٹا کو صاف کرنا: اس کے بعد خام ٹیکسٹ ڈیٹا کو پری پروسیسنگ نامی ایک عمل میں صاف کیا جاتا ہے۔ اس میں ناپسندیدہ حروف کو ہٹانا، متن کو چھوٹے حصوں میں توڑنا جیسے ٹوکن کہتے ہیں، اور ان سب کو ایک ایسے فارمیٹ میں حاصل کرنا جس کے ساتھ ماڈل کام کر سکتا ہے۔
ڈیٹا کی تقسیم: اگلا، صاف ڈیٹا کو دو سیٹوں میں تقسیم کیا جاتا ہے۔ ایک سیٹ، ٹریننگ ڈیٹا، ماڈل کو تربیت دینے کے لیے استعمال کیا جائے گا۔ دوسرا سیٹ، توثیق کا ڈیٹا، بعد میں ماڈل کی کارکردگی کو جانچنے کے لیے استعمال کیا جائے گا۔
ماڈل ترتیب دینا: ایل ایل ایم کی ساخت، جسے فن تعمیر کے نام سے جانا جاتا ہے، کی وضاحت کی جاتی ہے۔ اس میں نیورل نیٹ ورک کی قسم کا انتخاب کرنا اور مختلف پیرامیٹرز پر فیصلہ کرنا شامل ہے، جیسے کہ نیٹ ورک کے اندر تہوں کی تعداد اور چھپی ہوئی اکائیاں۔
ماڈل کی تربیت: اصل تربیت اب شروع ہوتی ہے۔ LLM ماڈل تربیتی ڈیٹا کو دیکھ کر، اب تک جو کچھ سیکھا ہے اس کی بنیاد پر پیشین گوئیاں کر کے سیکھتا ہے، اور پھر اس کی پیشین گوئیوں اور اصل ڈیٹا کے درمیان فرق کو کم کرنے کے لیے اپنے اندرونی پیرامیٹرز کو ایڈجسٹ کرتا ہے۔
ماڈل چیک کر رہا ہے۔: LLM ماڈل کی تعلیم کو توثیق کے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے چیک کیا جاتا ہے۔ اس سے یہ دیکھنے میں مدد ملتی ہے کہ ماڈل کتنی اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کر رہا ہے اور بہتر کارکردگی کے لیے ماڈل کی سیٹنگز کو بہتر بناتا ہے۔
ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے: تربیت اور تشخیص کے بعد، LLM ماڈل استعمال کے لیے تیار ہے۔ اسے اب ایپلی کیشنز یا سسٹمز میں ضم کیا جا سکتا ہے جہاں یہ اپنے دیئے گئے نئے ان پٹ کی بنیاد پر متن تیار کرے گا۔
ماڈل کو بہتر بنانا: آخر میں، ہمیشہ بہتری کی گنجائش رہتی ہے۔ LLM ماڈل کو وقت کے ساتھ ساتھ مزید بہتر کیا جا سکتا ہے، اپ ڈیٹ شدہ ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے یا تاثرات اور حقیقی دنیا کے استعمال کی بنیاد پر ترتیبات کو ایڈجسٹ کرنا۔

یاد رکھیں، اس عمل کے لیے اہم کمپیوٹیشنل وسائل کی ضرورت ہوتی ہے، جیسے کہ طاقتور پروسیسنگ یونٹس اور بڑی اسٹوریج، نیز مشین لرننگ میں خصوصی علم۔ یہی وجہ ہے کہ یہ عام طور پر سرشار تحقیقی تنظیموں یا ضروری انفراسٹرکچر اور مہارت تک رسائی رکھنے والی کمپنیاں کرتی ہیں۔

کیا LLM زیر نگرانی یا غیر زیر نگرانی سیکھنے پر انحصار کرتا ہے؟

بڑے زبان کے ماڈلز کو عام طور پر ایک طریقہ استعمال کرتے ہوئے تربیت دی جاتی ہے جسے سپروائزڈ لرننگ کہا جاتا ہے۔ سادہ الفاظ میں، اس کا مطلب ہے کہ وہ ان مثالوں سے سیکھتے ہیں جو انہیں صحیح جوابات دکھاتی ہیں۔

تصور کریں کہ آپ کسی بچے کو تصویریں دکھا کر الفاظ سکھا رہے ہیں۔ آپ انہیں بلی کی تصویر دکھاتے ہیں اور "بلی" کہتے ہیں اور وہ اس تصویر کو لفظ کے ساتھ جوڑنا سیکھتے ہیں۔ اس طرح زیر نگرانی تعلیم کام کرتی ہے۔ ماڈل کو بہت سارے متن ("تصاویر") اور متعلقہ نتائج ("الفاظ") دیے جاتے ہیں، اور یہ ان کو ملانا سیکھتا ہے۔

لہذا، اگر آپ LLM کو ایک جملہ کھلاتے ہیں، تو یہ اگلے لفظ یا فقرے کی پیشین گوئی کرنے کی کوشش کرتا ہے اس کی بنیاد پر کہ اس نے مثالوں سے کیا سیکھا ہے۔ اس طرح، یہ سیکھتا ہے کہ متن کیسے بنایا جائے جو معنی خیز اور سیاق و سباق کے مطابق ہو۔

اس نے کہا، بعض اوقات LLMs بھی غیر زیر نگرانی سیکھنے کا تھوڑا سا استعمال کرتے ہیں۔ یہ ایسا ہی ہے جیسے بچے کو مختلف کھلونوں سے بھرا ہوا کمرہ دریافت کرنے اور خود ان کے بارے میں جاننا۔ ماڈل بغیر لیبل والے ڈیٹا، سیکھنے کے نمونوں، اور ڈھانچے کو "صحیح" جوابات بتائے بغیر دیکھتا ہے۔

زیر نگرانی لرننگ ایسے ڈیٹا کو استعمال کرتی ہے جس پر ان پٹ اور آؤٹ پٹس کا لیبل لگا ہوا ہے، غیر زیر نگرانی لرننگ کے برعکس، جو لیبل لگا آؤٹ پٹ ڈیٹا استعمال نہیں کرتا ہے۔

مختصر طور پر، LLMs کو بنیادی طور پر زیر نگرانی سیکھنے کا استعمال کرتے ہوئے تربیت دی جاتی ہے، لیکن وہ اپنی صلاحیتوں کو بڑھانے کے لیے غیر زیر نگرانی سیکھنے کا بھی استعمال کر سکتے ہیں، جیسے کہ تحقیقی تجزیہ اور جہت میں کمی۔

ایک بڑی زبان کے ماڈل کو تربیت دینے کے لیے ڈیٹا والیوم (GB میں) کیا ضروری ہے؟

اسپیچ ڈیٹا ریکگنیشن اور وائس ایپلی کیشنز کے امکانات کی دنیا بہت زیادہ ہے، اور ان کا استعمال کئی صنعتوں میں ایپلی کیشنز کی کثرت کے لیے کیا جا رہا ہے۔

ایک بڑے لینگویج ماڈل کو تربیت دینا ایک ہی سائز کے تمام عمل کے مطابق نہیں ہے، خاص طور پر جب ڈیٹا کی ضرورت ہو۔ یہ چیزوں کے ایک گروپ پر منحصر ہے:

ماڈل ڈیزائن۔
اسے کیا کام کرنے کی ضرورت ہے؟
ڈیٹا کی قسم جو آپ استعمال کر رہے ہیں۔
آپ اسے کتنی اچھی کارکردگی دکھانا چاہتے ہیں؟

اس نے کہا، ایل ایل ایم کی تربیت کے لیے عام طور پر ٹیکسٹ ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار کی ضرورت ہوتی ہے۔ لیکن ہم کتنے بڑے پیمانے پر بات کر رہے ہیں؟ ٹھیک ہے، گیگا بائٹس (جی بی) سے آگے سوچیں۔ ہم عام طور پر ڈیٹا کے ٹیرا بائٹس (ٹی بی) یا پیٹا بائٹس (پی بی) کو دیکھ رہے ہیں۔

GPT-3 پر غور کریں، جو کہ ارد گرد کے سب سے بڑے LLM میں سے ایک ہے۔ اس کی تربیت کی جاتی ہے۔ 570 GB ٹیکسٹ ڈیٹا. چھوٹے LLMs کو کم ضرورت ہو سکتی ہے – شاید 10-20 GB یا 1 GB گیگا بائٹس – لیکن یہ ابھی بھی بہت ہے۔

ماخذ

لیکن یہ صرف ڈیٹا کے سائز کے بارے میں نہیں ہے۔ معیار بھی اہمیت رکھتا ہے۔ ماڈل کو مؤثر طریقے سے سیکھنے میں مدد کرنے کے لیے ڈیٹا کو صاف اور متنوع ہونے کی ضرورت ہے۔ اور آپ پہیلی کے دیگر اہم ٹکڑوں کے بارے میں نہیں بھول سکتے، جیسے آپ کو کمپیوٹنگ کی طاقت، تربیت کے لیے آپ جو الگورتھم استعمال کرتے ہیں، اور آپ کے پاس موجود ہارڈ ویئر سیٹ اپ۔ یہ تمام عوامل ایل ایل ایم کی تربیت میں بڑا کردار ادا کرتے ہیں۔

بڑی زبان کے ماڈلز کا عروج: وہ کیوں اہمیت رکھتے ہیں۔

ایل ایل ایم اب محض ایک تصور یا تجربہ نہیں رہے۔ وہ تیزی سے ہمارے ڈیجیٹل منظر نامے میں اہم کردار ادا کر رہے ہیں۔ لیکن ایسا کیوں ہو رہا ہے؟ کیا ان LLMs کو اتنا اہم بناتا ہے؟ آئیے کچھ اہم عوامل پر غور کریں۔

انسانی متن کی نقل کرنے میں مہارت
LLMs نے زبان پر مبنی کاموں کو سنبھالنے کے طریقے کو بدل دیا ہے۔ مضبوط مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے بنائے گئے، یہ ماڈل انسانی زبان کی باریکیوں کو سمجھنے کی صلاحیت سے لیس ہیں، بشمول سیاق و سباق، جذبات اور یہاں تک کہ طنز بھی، کسی حد تک۔ انسانی زبان کی نقل کرنے کی یہ صلاحیت محض ایک نیا پن نہیں ہے، اس کے اہم مضمرات ہیں۔
LLMs کی اعلی درجے کی ٹیکسٹ جنریشن کی صلاحیتیں مواد کی تخلیق سے لے کر کسٹمر سروس کے تعامل تک ہر چیز کو بڑھا سکتی ہیں۔
ڈیجیٹل اسسٹنٹ سے ایک پیچیدہ سوال پوچھنے کے قابل ہونے کا تصور کریں اور ایسا جواب حاصل کریں جو نہ صرف معنی خیز ہو، بلکہ مربوط، متعلقہ اور بات چیت کے لہجے میں بھی فراہم ہو۔ یہ وہی ہے جو LLMs کو فعال کر رہے ہیں۔ وہ ایک زیادہ بدیہی اور مشغول انسانی مشین کے تعامل کو فروغ دے رہے ہیں، صارف کے تجربات کو تقویت دے رہے ہیں، اور معلومات تک رسائی کو جمہوری بنا رہے ہیں۔
سستی کمپیوٹنگ پاور
LLMs کا عروج کمپیوٹنگ کے میدان میں متوازی ترقی کے بغیر ممکن نہیں تھا۔ مزید خاص طور پر، کمپیوٹیشنل وسائل کی ڈیموکریٹائزیشن نے LLMs کے ارتقا اور اپنانے میں اہم کردار ادا کیا ہے۔
کلاؤڈ پر مبنی پلیٹ فارم اعلی کارکردگی والے کمپیوٹنگ وسائل تک بے مثال رسائی کی پیشکش کر رہے ہیں۔ اس طرح، چھوٹے پیمانے پر تنظیمیں اور آزاد محققین بھی جدید ترین مشین لرننگ ماڈلز کو تربیت دے سکتے ہیں۔
مزید برآں، تقسیم شدہ کمپیوٹنگ کے عروج کے ساتھ مل کر پروسیسنگ یونٹس (جیسے GPUs اور TPUs) میں بہتری نے اربوں پیرامیٹرز کے ساتھ ماڈلز کو تربیت دینا ممکن بنا دیا ہے۔ کمپیوٹنگ پاور کی یہ بڑھتی ہوئی رسائی LLMs کی ترقی اور کامیابی کو قابل بنا رہی ہے، جس کے نتیجے میں میدان میں مزید جدت اور ایپلی کیشنز سامنے آ رہے ہیں۔
صارفین کی ترجیحات کو تبدیل کرنا
آج کے صارفین صرف جواب نہیں چاہتے۔ وہ مشغول اور متعلقہ تعامل چاہتے ہیں۔ جیسے جیسے زیادہ لوگ ڈیجیٹل ٹیکنالوجی کا استعمال کرتے ہوئے بڑے ہو رہے ہیں، یہ واضح ہے کہ ایسی ٹیکنالوجی کی ضرورت بڑھ رہی ہے جو قدرتی اور انسانوں جیسی محسوس ہو۔ LLMs ان توقعات کو پورا کرنے کا ایک بے مثال موقع فراہم کرتے ہیں۔ انسان جیسا متن تیار کر کے، یہ ماڈل دلکش اور متحرک ڈیجیٹل تجربات تخلیق کر سکتے ہیں، جو صارف کی اطمینان اور وفاداری کو بڑھا سکتے ہیں۔ چاہے وہ AI چیٹ بوٹس کسٹمر سروس فراہم کر رہے ہوں یا صوتی معاونین نیوز اپ ڈیٹ فراہم کر رہے ہوں، LLMs AI کے ایک ایسے دور کا آغاز کر رہے ہیں جو ہمیں بہتر طور پر سمجھتا ہے۔
غیر ساختہ ڈیٹا گولڈ مائن
غیر منظم ڈیٹا، جیسے ای میلز، سوشل میڈیا پوسٹس، اور کسٹمر کے جائزے، بصیرت کا خزانہ ہے۔ اندازہ ہے کہ ختم ہو گیا ہے۔ 80٪ انٹرپرائز ڈیٹا غیر ساختہ ہے اور کی شرح سے بڑھ رہا ہے۔ 55٪ سالانہ. یہ ڈیٹا کاروبار کے لیے سونے کی کان ہے اگر مناسب طریقے سے فائدہ اٹھایا جائے۔
LLMs یہاں کام میں آتے ہیں، اس طرح کے ڈیٹا کو بڑے پیمانے پر پروسیس کرنے اور اس کا احساس دلانے کی صلاحیت کے ساتھ۔ وہ جذبات کا تجزیہ، متن کی درجہ بندی، معلومات نکالنے، اور مزید جیسے کاموں کو سنبھال سکتے ہیں، اس طرح قیمتی بصیرت فراہم کرتے ہیں۔
چاہے یہ سوشل میڈیا پوسٹس سے رجحانات کی نشاندہی کرنا ہو یا جائزوں سے گاہک کے جذبات کا اندازہ لگانا ہو، LLM کاروباروں کو غیر ساختہ ڈیٹا کی بڑی مقدار کو نیویگیٹ کرنے اور ڈیٹا پر مبنی فیصلے کرنے میں مدد کر رہے ہیں۔
توسیع پذیر NLP مارکیٹ
LLMs کی صلاحیت قدرتی لینگویج پروسیسنگ (NLP) کے لیے تیزی سے بڑھتی ہوئی مارکیٹ میں ظاہر ہوتی ہے۔ تجزیہ کار NLP مارکیٹ کو توسیع دینے کے لیے پیش کرتے ہیں۔ 11 میں $2020 بلین سے 35 تک $2026 بلین سے زیادہ. لیکن یہ صرف مارکیٹ کا سائز نہیں ہے جو پھیل رہا ہے۔ ماڈل خود بھی بڑھ رہے ہیں، جسمانی سائز اور پیرامیٹرز کی تعداد میں جو وہ سنبھالتے ہیں۔ سالوں میں LLMs کا ارتقا، جیسا کہ نیچے دی گئی تصویر میں دیکھا گیا ہے (تصویری ماخذ: لنک)، ان کی بڑھتی ہوئی پیچیدگی اور صلاحیت کو واضح کرتا ہے۔

بڑی زبان کے ماڈلز کے مقبول استعمال کے کیسز

ایل ایل ایم کے استعمال کے چند سرفہرست اور سب سے زیادہ مروجہ معاملات یہ ہیں:

قدرتی زبان کا متن تیار کرنا: بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) مصنوعی ذہانت اور کمپیوٹیشنل لسانیات کی طاقت کو یکجا کرتے ہیں تاکہ قدرتی زبان میں متن کو خود مختار طور پر تیار کیا جا سکے۔ وہ متنوع صارف کی ضروریات کو پورا کر سکتے ہیں جیسے مضامین لکھنا، گانے تیار کرنا، یا صارفین کے ساتھ بات چیت میں مشغول ہونا۔
مشینوں کے ذریعے ترجمہ: LLMs کو مؤثر طریقے سے کسی بھی زبان کے جوڑے کے درمیان متن کا ترجمہ کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ یہ ماڈل ماخذ اور ہدف دونوں زبانوں کی لسانی ساخت کو سمجھنے کے لیے بار بار چلنے والے نیورل نیٹ ورکس جیسے گہرے سیکھنے کے الگورتھم کا استحصال کرتے ہیں، اس طرح ماخذ کے متن کو مطلوبہ زبان میں ترجمہ کرنے میں سہولت فراہم کرتے ہیں۔
اصل مواد تیار کرنا: LLMs نے مشینوں کے لیے مربوط اور منطقی مواد تیار کرنے کے راستے کھول دیے ہیں۔ اس مواد کو بلاگ پوسٹس، مضامین اور دیگر قسم کے مواد بنانے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ ماڈلز اپنے گہرے گہرے سیکھنے کے تجربے کا استعمال کرتے ہوئے مواد کو ایک ناول اور صارف دوست انداز میں فارمیٹ اور ڈھانچے میں ڈھالتے ہیں۔
جذبات کا تجزیہ: بڑی زبان کے ماڈلز کا ایک دلچسپ اطلاق جذبات کا تجزیہ ہے۔ اس میں، ماڈل کو تشریح شدہ متن میں موجود جذباتی کیفیتوں اور جذبات کو پہچاننے اور ان کی درجہ بندی کرنے کی تربیت دی جاتی ہے۔ سافٹ ویئر جذبات کی شناخت کر سکتا ہے جیسے کہ مثبت، منفی، غیر جانبداری، اور دیگر پیچیدہ جذبات۔ یہ مختلف مصنوعات اور خدمات کے بارے میں کسٹمر کے تاثرات اور آراء میں قیمتی بصیرت فراہم کر سکتا ہے۔
متن کو سمجھنا، خلاصہ کرنا، اور درجہ بندی کرنا: LLMs متن اور اس کے سیاق و سباق کی تشریح کے لیے AI سافٹ ویئر کے لیے ایک قابل عمل ڈھانچہ قائم کرتے ہیں۔ ماڈل کو ڈیٹا کی وسیع مقدار کو سمجھنے اور جانچنے کی ہدایت دے کر، LLMs AI ماڈلز کو متنوع شکلوں اور نمونوں میں متن کو سمجھنے، خلاصہ کرنے اور یہاں تک کہ درجہ بندی کرنے کے قابل بناتے ہیں۔
سوالات کے جوابات: بڑے لینگویج ماڈلز سوال کے جواب دینے والے (QA) سسٹم کو درست طریقے سے سمجھنے اور صارف کے فطری زبان کے سوال کا جواب دینے کی صلاحیت سے لیس کرتے ہیں۔ اس استعمال کے معاملے کی مشہور مثالوں میں ChatGPT اور BERT شامل ہیں، جو سوال کے سیاق و سباق کا جائزہ لیتے ہیں اور متن کے ایک وسیع ذخیرے کو چھانتے ہیں تاکہ صارف کے سوالات کے متعلقہ جوابات فراہم کر سکیں۔

ایل ایل ایم ڈیٹا کی حکمت عملیوں میں سیکیورٹی اور تعمیل کو ضم کرنا

LLM ڈیٹا اکٹھا کرنے اور پروسیسنگ فریم ورک کے اندر مضبوط سیکیورٹی اور تعمیل کے اقدامات کو سرایت کرنے سے آپ کو ڈیٹا کے شفاف، محفوظ اور اخلاقی استعمال کو یقینی بنانے میں مدد مل سکتی ہے۔ یہ نقطہ نظر کئی اہم اقدامات پر مشتمل ہے:

مضبوط خفیہ کاری کو لاگو کریں۔: مضبوط خفیہ کاری کے طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے آرام اور ٹرانزٹ میں ڈیٹا کی حفاظت کریں۔ یہ قدم معلومات کو غیر مجاز رسائی اور خلاف ورزیوں سے بچاتا ہے۔
رسائی کے کنٹرول اور توثیق قائم کریں۔: صارف کی شناخت کی تصدیق کرنے اور ڈیٹا تک رسائی کو محدود کرنے کے لیے نظام ترتیب دیں۔ یہ یقینی بنائے گا کہ صرف مجاز اہلکار ہی حساس معلومات کے ساتھ تعامل کر سکتے ہیں۔
لاگنگ اور مانیٹرنگ سسٹم کو مربوط کریں۔: ڈیٹا کے استعمال کو ٹریک کرنے اور ممکنہ حفاظتی خطرات کی نشاندہی کرنے کے لیے نظام تعینات کریں۔ یہ فعال نگرانی ڈیٹا ماحولیاتی نظام کی سالمیت اور حفاظت کو برقرار رکھنے میں معاون ہے۔
تعمیل کے معیارات پر عمل کریں۔: متعلقہ ضوابط جیسے GDPR، HIPAA، اور PCI DSS پر عمل کریں، جو ڈیٹا کی حفاظت اور رازداری کو کنٹرول کرتے ہیں۔ باقاعدہ آڈٹ اور چیک تعمیل کی تصدیق کرتے ہیں، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ طرز عمل صنعت کے مخصوص قانونی اور اخلاقی معیارات پر پورا اترتے ہیں۔
اخلاقی ڈیٹا کے استعمال کے رہنما خطوط مرتب کریں۔: ایسی پالیسیاں تیار کریں اور نافذ کریں جو ڈیٹا کے منصفانہ، شفاف اور جوابدہ استعمال کا حکم دیتی ہیں۔ یہ رہنما خطوط اسٹیک ہولڈر کے اعتماد کو برقرار رکھنے اور LLMs کے لیے محفوظ تربیتی ماحول کی حمایت میں مدد کرتے ہیں۔

یہ کارروائیاں LLM ٹریننگ کے لیے ڈیٹا مینجمنٹ کے طریقوں کو اجتماعی طور پر مضبوط کرتی ہیں۔ یہ اعتماد اور سلامتی کی بنیاد بناتا ہے جس سے تمام اسٹیک ہولڈرز کو فائدہ ہوتا ہے۔

ایک بڑی زبان کے ماڈل کو ٹھیک کرنا

ایک بڑے زبان کے ماڈل کو ٹھیک کرنے میں ایک پیچیدہ تشریحی عمل شامل ہوتا ہے۔ شیپ، اس شعبے میں اپنی مہارت کے ساتھ، اس کوشش میں نمایاں مدد کر سکتا ہے۔ یہاں کچھ تشریحی طریقے ہیں جو ChatGPT جیسے ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے استعمال ہوتے ہیں:

جہاز بینکنگ، انشورنس، ریٹیل، اور ٹیلی کام جیسے مختلف شعبوں سے ویب کرالنگ کے ذریعے تربیتی ڈیٹا اکٹھا کر سکتے ہیں۔ ہم متن کی تشریح (NER، جذبات کا تجزیہ، وغیرہ) فراہم کر سکتے ہیں، کثیر لسانی LLM (ترجمہ) کی سہولت فراہم کر سکتے ہیں، اور درجہ بندی کی تخلیق، نکالنے/پرامپٹ انجینئرنگ میں مدد کر سکتے ہیں۔

شیپ کے پاس آف دی شیلف ڈیٹاسیٹس کا ایک وسیع ذخیرہ ہے۔ ہمارا طبی ڈیٹا کیٹلاگ AI اقدامات، مشین لرننگ ماڈلز، اور قدرتی لینگویج پروسیسنگ کے لیے موزوں غیر شناخت شدہ، محفوظ، اور معیاری ڈیٹا کا ایک وسیع ذخیرہ فراہم کرتا ہے۔

اسی طرح، ہمارا اسپیچ ڈیٹا کیٹلاگ آواز کی شناخت کرنے والی مصنوعات کے لیے بہترین اعلیٰ معیار کے ڈیٹا کا خزانہ ہے، جو AI/ML ماڈلز کی موثر تربیت کو قابل بناتا ہے۔ ہمارے پاس مختلف ایپلی کیشنز کے لیے تصویر اور ویڈیو ڈیٹا کی ایک وسیع رینج کے ساتھ ایک متاثر کن کمپیوٹر ویژن ڈیٹا کیٹلاگ بھی ہے۔

یہاں تک کہ ہم آپ کے AI اور ML پروجیکٹس میں استعمال کے لیے مفت ڈیٹا سیٹس کو قابل ترمیم اور آسان شکل میں پیش کرتے ہیں۔ یہ وسیع AI ڈیٹا لائبریری آپ کو اپنے AI اور ML ماڈلز کو زیادہ موثر اور درست طریقے سے تیار کرنے کی طاقت دیتی ہے۔

شیپ کا ڈیٹا اکٹھا کرنا اور تشریح کا عمل

جب ڈیٹا اکٹھا کرنے اور تشریح کی بات آتی ہے، جہاز ایک منظم ورک فلو کی پیروی کرتا ہے۔ ڈیٹا اکٹھا کرنے کا عمل کیسا لگتا ہے وہ یہ ہے:

ماخذ ویب سائٹس کی شناخت

ابتدائی طور پر، مطلوبہ ڈیٹا سے متعلقہ منتخب ذرائع اور مطلوبہ الفاظ کا استعمال کرتے ہوئے ویب سائٹس کی نشاندہی کی جاتی ہے۔

ویب سکریپنگ

ایک بار متعلقہ ویب سائٹس کی شناخت ہوجانے کے بعد، شیپ ان سائٹس سے ڈیٹا کو کھرچنے کے لیے اپنے ملکیتی ٹول کا استعمال کرتا ہے۔

ٹیکسٹ پری پروسیسنگ

جمع کردہ ڈیٹا ابتدائی پروسیسنگ سے گزرتا ہے، جس میں جملے کی تقسیم اور تجزیہ کرنا شامل ہے، جو اسے مزید اقدامات کے لیے موزوں بناتا ہے۔

تشریح

پہلے سے پروسیس شدہ ڈیٹا کو نام شدہ ہستی نکالنے کے لیے نوٹ کیا جاتا ہے۔ اس عمل میں متن کے اندر اہم عناصر کی شناخت اور لیبل لگانا شامل ہے، جیسے لوگوں، تنظیموں، مقامات وغیرہ کے نام۔

رشتہ نکالنا

آخری مرحلے میں، شناخت شدہ اداروں کے درمیان تعلقات کی اقسام کا تعین کیا جاتا ہے اور اسی کے مطابق تشریح کی جاتی ہے۔ اس سے متن کے مختلف اجزا کے درمیان معنوی روابط کو سمجھنے میں مدد ملتی ہے۔

شیپ کی پیشکش

جہاز تنظیموں کو ان کے ڈیٹا کا انتظام کرنے، تجزیہ کرنے اور اس سے زیادہ سے زیادہ فائدہ اٹھانے میں مدد کے لیے خدمات کی ایک وسیع رینج پیش کرتا ہے۔

ڈیٹا ویب سکریپنگ

شیپ کے ذریعہ پیش کردہ ایک کلیدی خدمت ڈیٹا سکریپنگ ہے۔ اس میں ڈومین کے مخصوص URLs سے ڈیٹا نکالنا شامل ہے۔ خودکار ٹولز اور تکنیکوں کو استعمال کرتے ہوئے، شیپ مختلف ویب سائٹس، پروڈکٹ مینوئل، تکنیکی دستاویزات، آن لائن فورمز، آن لائن جائزے، کسٹمر سروس ڈیٹا، انڈسٹری ریگولیٹری دستاویزات وغیرہ سے ڈیٹا کی بڑی مقدار کو تیزی سے اور مؤثر طریقے سے کھرچ سکتا ہے۔ یہ عمل کاروبار کے لیے انمول ثابت ہو سکتا ہے جب بہت سارے ذرائع سے متعلقہ اور مخصوص ڈیٹا اکٹھا کرنا۔

مشین ترجمہ

مختلف زبانوں میں متن کا ترجمہ کرنے کے لیے متعلقہ ٹرانسکرپشن کے ساتھ جوڑا بنائے گئے وسیع کثیر لسانی ڈیٹاسیٹس کا استعمال کرتے ہوئے ماڈلز تیار کریں۔ یہ عمل لسانی رکاوٹوں کو ختم کرنے میں مدد کرتا ہے اور معلومات تک رسائی کو فروغ دیتا ہے۔

درجہ بندی نکالنا اور تخلیق

Shaip درجہ بندی نکالنے اور تخلیق میں مدد کرسکتا ہے۔ اس میں ڈیٹا کو ایک منظم شکل میں درجہ بندی اور درجہ بندی کرنا شامل ہے جو مختلف ڈیٹا پوائنٹس کے درمیان تعلقات کی عکاسی کرتا ہے۔ یہ خاص طور پر کاروباری اداروں کے لیے ان کے ڈیٹا کو منظم کرنے میں مفید ثابت ہو سکتا ہے، جس سے اسے مزید قابل رسائی اور تجزیہ کرنا آسان ہو جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، ای کامرس کے کاروبار میں، پروڈکٹ کے ڈیٹا کو پروڈکٹ کی قسم، برانڈ، قیمت وغیرہ کی بنیاد پر درجہ بندی کیا جا سکتا ہے، جس سے صارفین کے لیے پروڈکٹ کیٹلاگ کو نیویگیٹ کرنا آسان ہو جاتا ہے۔

ڈیٹا جمع

ہماری ڈیٹا اکٹھا کرنے کی خدمات تخلیقی AI الگورتھم کی تربیت اور آپ کے ماڈلز کی درستگی اور تاثیر کو بہتر بنانے کے لیے ضروری حقیقی دنیا یا مصنوعی ڈیٹا فراہم کرتی ہیں۔ ڈیٹا پرائیویسی اور سیکیورٹی کو مدنظر رکھتے ہوئے ڈیٹا غیر جانبدارانہ، اخلاقی اور ذمہ داری کے ساتھ حاصل کیا گیا ہے۔

سوال و جواب

سوال جواب (QA) قدرتی زبان کی کارروائی کا ایک ذیلی فیلڈ ہے جو انسانی زبان میں خود بخود سوالات کے جوابات پر مرکوز ہے۔ QA سسٹمز کو وسیع متن اور کوڈ پر تربیت دی جاتی ہے، جس سے وہ مختلف قسم کے سوالات کو ہینڈل کرنے کے قابل بناتے ہیں، بشمول حقائق، تعریفی، اور رائے پر مبنی سوالات۔ کسٹمر سپورٹ، ہیلتھ کیئر، یا سپلائی چین جیسے مخصوص شعبوں کے مطابق QA ماڈلز تیار کرنے کے لیے ڈومین کا علم بہت ضروری ہے۔ تاہم، تخلیقی QA نقطہ نظر ماڈلز کو مکمل طور پر سیاق و سباق پر انحصار کرتے ہوئے، ڈومین کی معلومات کے بغیر متن بنانے کی اجازت دیتا ہے۔

ہماری ماہرین کی ٹیم سوال جواب کے جوڑے تیار کرنے کے لیے جامع دستاویزات یا دستورالعمل کا بغور مطالعہ کر سکتی ہے، جس سے کاروبار کے لیے جنریٹو اے آئی کی تخلیق میں آسانی ہو گی۔ یہ نقطہ نظر ایک وسیع کارپس سے متعلقہ معلومات کی کان کنی کے ذریعے صارف کی پوچھ گچھ کو مؤثر طریقے سے نمٹ سکتا ہے۔ ہمارے مصدقہ ماہرین اعلیٰ معیار کے سوال و جواب کے جوڑوں کی تیاری کو یقینی بناتے ہیں جو متنوع موضوعات اور ڈومینز میں پھیلے ہوئے ہیں۔

متن کا خلاصہ

ہمارے ماہرین جامع گفتگو یا لمبے مکالمے کو کشید کرنے، وسیع متنی ڈیٹا سے مختصر اور بصیرت آمیز خلاصے فراہم کرنے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔

ٹیکسٹ جنریشن

متن کے وسیع ڈیٹا سیٹ کا استعمال کرتے ہوئے ماڈلز کو متنوع انداز میں تربیت دیں، جیسے خبروں کے مضامین، افسانے اور شاعری۔ اس کے بعد یہ ماڈل مختلف قسم کے مواد تیار کر سکتے ہیں، بشمول خبروں کے ٹکڑے، بلاگ کے اندراجات، یا سوشل میڈیا پوسٹس، مواد کی تخلیق کے لیے ایک سرمایہ کاری مؤثر اور وقت کی بچت کا حل پیش کرتے ہیں۔

تقریر کی شناخت

مختلف ایپلی کیشنز کے لیے بولی جانے والی زبان کو سمجھنے کے قابل ماڈل تیار کریں۔ اس میں آواز سے چلنے والے معاونین، ڈکٹیشن سافٹ ویئر، اور حقیقی وقت میں ترجمہ کرنے والے ٹولز شامل ہیں۔ اس عمل میں بولی جانے والی زبان کی آڈیو ریکارڈنگز پر مشتمل ایک جامع ڈیٹاسیٹ کا استعمال شامل ہے، جو ان کے متعلقہ ٹرانسکرپٹس کے ساتھ جوڑا جاتا ہے۔

مصنوع کی سفارشات

گاہک کی خریداری کی تاریخوں کے وسیع ڈیٹا سیٹس کا استعمال کرتے ہوئے ماڈلز تیار کریں، بشمول لیبل جو اس بات کی نشاندہی کرتے ہیں کہ گاہک کس چیز کی خریداری کی طرف مائل ہیں۔ اس کا مقصد صارفین کو درست تجاویز فراہم کرنا ہے، اس طرح فروخت کو بڑھانا اور صارفین کی اطمینان میں اضافہ کرنا ہے۔

تصویری عنوان

ہماری جدید ترین، AI سے چلنے والی امیج کیپشننگ سروس کے ساتھ اپنی تصویر کی تشریح کے عمل میں انقلاب برپا کریں۔ ہم درست اور سیاق و سباق کے لحاظ سے معنی خیز وضاحتیں تیار کر کے تصویروں میں جان ڈالتے ہیں۔ یہ آپ کے سامعین کے لیے آپ کے بصری مواد کے ساتھ اختراعی مشغولیت اور تعامل کے امکانات کی راہ ہموار کرتا ہے۔

ٹیکسٹ ٹو اسپیچ سروسز کی تربیت

ہم انسانی تقریر کی آڈیو ریکارڈنگز پر مشتمل ایک وسیع ڈیٹا سیٹ فراہم کرتے ہیں، جو AI ماڈلز کی تربیت کے لیے مثالی ہے۔ یہ ماڈلز آپ کی ایپلی کیشنز کے لیے قدرتی اور دلکش آوازیں پیدا کرنے کی صلاحیت رکھتے ہیں، اس طرح آپ کے صارفین کے لیے ایک مخصوص اور عمیق آواز کا تجربہ فراہم کرتے ہیں۔

ہمارا متنوع ڈیٹا کیٹلاگ متعدد جنریٹو AI استعمال کے کیسز کو پورا کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔

آف دی شیلف میڈیکل ڈیٹا کیٹلاگ اور لائسنسنگ:

5 خصوصیات میں 31M+ ریکارڈ اور معالج آڈیو فائلیں۔
2M + ریڈیولاجی اور دیگر خصوصیات میں میڈیکل تصاویر (MRIs، CTs، USGs، XRs)
30 ک + کلینیکل ٹیکسٹ دستاویزات جو ویلیو ایڈڈ ہستیوں اور رشتہ داری کی تشریح کے ساتھ ہیں

آف دی شیلف اسپیچ ڈیٹا کیٹلاگ اور لائسنسنگ:

40k+ گھنٹے تقریری ڈیٹا (50+ زبانیں/100+ بولیاں)
55+ موضوعات کا احاطہ کیا گیا۔
نمونے لینے کی شرح - 8/16/44/48 kHz
آڈیو کی قسم - بے ساختہ، اسکرپٹڈ، ایکولوگ، جاگنے والے الفاظ
انسانی-انسانی گفتگو، ہیومن-بوٹ، ہیومن-ایجنٹ کال سینٹر گفتگو، یک زبان، تقریریں، پوڈکاسٹ وغیرہ کے لیے متعدد زبانوں میں مکمل طور پر نقل کردہ آڈیو ڈیٹا سیٹس۔

تصویر اور ویڈیو ڈیٹا کیٹلاگ اور لائسنسنگ:

خوراک/ دستاویزی تصویری مجموعہ
ہوم سیکیورٹی ویڈیو کلیکشن
چہرے کی تصویر/ویڈیو مجموعہ
OCR کے لیے رسیدیں، PO، رسیدیں دستاویزات کا مجموعہ
گاڑی کے نقصان کا پتہ لگانے کے لیے تصویری مجموعہ
وہیکل لائسنس پلیٹ امیج کلیکشن
کار کے اندرونی تصویری مجموعہ
فوکس میں کار ڈرائیور کے ساتھ تصویری مجموعہ
فیشن سے متعلق تصویری مجموعہ

چلو بات کرتے ہیں

پہلا نام*
آخری نام*
ای میل*
فون*
کمپنی*
ملک*
ملک
تبصرے*
رجسٹر کرکے، میں شیپ سے اتفاق کرتا ہوں۔ رازداری کی پالیسی اور سروس کی شرائط اور Shaip سے B2B مارکیٹنگ مواصلت حاصل کرنے کے لیے میری رضامندی فراہم کریں۔

اکثر پوچھے گئے سوالات (سوالات)

1. اے آئی، ایم ایل، ڈیپ لرننگ، ایل ایل ایم اور جنریٹو اے آئی کا رشتہ

ڈی ایل ایم ایل کا ایک ذیلی فیلڈ ہے جو ڈیٹا میں پیچیدہ نمونوں کو سیکھنے کے لیے متعدد پرتوں کے ساتھ مصنوعی اعصابی نیٹ ورکس کا استعمال کرتا ہے۔ ML AI کا ایک ذیلی سیٹ ہے جو الگورتھم اور ماڈلز پر فوکس کرتا ہے جو مشینوں کو ڈیٹا سے سیکھنے کے قابل بناتے ہیں۔ بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) گہری سیکھنے کا ایک ذیلی سیٹ ہیں اور جنریٹیو AI کے ساتھ مشترکہ زمین کا اشتراک کرتے ہیں، کیونکہ دونوں گہری سیکھنے کے وسیع میدان کے اجزاء ہیں۔

2. بڑے زبان کے ماڈل کیا ہیں؟

بڑے لینگوئج ماڈلز، یا LLMs، وسیع اور ورسٹائل لینگویج ماڈل ہیں جو کہ ابتدائی طور پر زبان کے بنیادی پہلوؤں کو سمجھنے کے لیے وسیع ٹیکسٹ ڈیٹا پر پہلے سے تربیت یافتہ ہیں۔ اس کے بعد انہیں مخصوص ایپلی کیشنز یا کاموں کے لیے ٹھیک بنایا جاتا ہے، جس سے انہیں خاص مقاصد کے لیے ڈھالنے اور بہتر بنایا جا سکتا ہے۔

3. بڑے زبان کے ماڈل استعمال کرنے کے فوائد

سب سے پہلے، بڑے زبان کے ماڈلز وسیع پیمانے پر ڈیٹا اور اربوں پیرامیٹرز کے ساتھ اپنی وسیع تربیت کی وجہ سے وسیع پیمانے پر کاموں کو سنبھالنے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔

دوم، یہ ماڈل موافقت کا مظاہرہ کرتے ہیں کیونکہ انہیں کم سے کم مخصوص فیلڈ ٹریننگ ڈیٹا کے ساتھ ٹھیک بنایا جا سکتا ہے۔

آخر میں، LLMs کی کارکردگی مسلسل بہتری کو ظاہر کرتی ہے جب اضافی ڈیٹا اور پیرامیٹرز کو شامل کیا جاتا ہے، وقت کے ساتھ ساتھ ان کی تاثیر میں اضافہ ہوتا ہے۔

4. پرامپٹ ڈیزائن بمقابلہ پرامپٹ انجینئرنگ

فوری ڈیزائن میں مخصوص کام کے مطابق ایک پرامپٹ بنانا شامل ہے، جیسے کہ ترجمہ کے کام میں مطلوبہ آؤٹ پٹ لینگویج کی وضاحت کرنا۔ دوسری طرف فوری انجینئرنگ، ڈومین کے علم کو شامل کرکے، آؤٹ پٹ کی مثالیں فراہم کرکے، یا موثر مطلوبہ الفاظ کا استعمال کرکے کارکردگی کو بہتر بنانے پر توجہ مرکوز کرتی ہے۔ فوری ڈیزائن ایک عام تصور ہے، جبکہ فوری انجینئرنگ ایک خصوصی نقطہ نظر ہے۔ اگرچہ فوری ڈیزائن تمام سسٹمز کے لیے ضروری ہے، لیکن فوری انجینئرنگ ان سسٹمز کے لیے اہم ہو جاتی ہے جن کو اعلیٰ درستگی یا کارکردگی کی ضرورت ہوتی ہے۔

5. بڑے زبان کے ماڈلز کی اقسام

بڑی زبان کے ماڈلز کی تین اقسام ہیں۔ ہر قسم کو فروغ دینے کے لیے مختلف نقطہ نظر کی ضرورت ہوتی ہے۔

عام زبان کے ماڈل تربیتی ڈیٹا میں زبان کی بنیاد پر اگلے لفظ کی پیشین گوئی کرتے ہیں۔
ان پٹ میں دی گئی ہدایات کے جواب کی پیشن گوئی کرنے کے لیے انسٹرکشن ٹیونڈ ماڈلز کو تربیت دی جاتی ہے۔
ڈائیلاگ ٹیونڈ ماڈلز کو تربیت دی جاتی ہے کہ وہ اگلا جواب تیار کرکے ڈائیلاگ جیسی گفتگو کریں۔