خدمات تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلهای زبانی بزرگ (LLM)
ما در کارن تکنولوژی مدلهای زبانی بزرگ را تنظیم دقیق میکنیم تا عملکرد و ارتباط آنها را برای وظایف خاص دامنه شما ارتقا دهیم. ما از تکنیکهای پیشرفته استفاده میکنیم تا اطمینان حاصل کنیم مدلهای شما به دقت مطلوب دست مییابند.
تیم هوش مصنوعی کارن تکنولوژی
خدمات جامع برای تنظیم دقیق و استقرار LLMها
خدمات تنظیم دقیق LLM ما شامل موارد زیر است:
۱. برچسبگذاری دادهها (Data Labeling)
تنظیم دقیق نیاز به دادههای برچسبدار باکیفیت و خاص دامنه دارد که منعکسکننده وظایفی باشد که LLM انجام خواهد داد. اگر دادههای شما کاملاً آماده نیستند، ما خدمات آمادهسازی و برچسبگذاری دادهها را ارائه میدهیم.
۲. انتخاب مدل (Model Selection)
ما به شما کمک میکنیم مدل مناسب را انتخاب کنید، چه یک LLM سفارشی باشد و چه یک مدل از پیش آموزشدیده. مدل مناسب اجازه میدهد که تنظیم دقیق بر روی وظایف خاص شما مانند تولید متن یا طبقهبندی متمرکز شود.
۳. استراتژی Fine-tuning و بهینهسازی هایپرپارامترها
ما هایپرپارامترهای کلیدی مانند نرخ یادگیری (Learning rate)، اندازه دسته (Batch size) و تعداد Epochهای آموزش را بهینه میکنیم تا مدل به طور موثری تنظیم دقیق شود. این تنظیمات بر اساس آزمایش و تستهای دقیق انجام میشوند.
۴. استقرار امن LLM
ما مدل تنظیم دقیق شده شما را در یک محیط Self-hosted (اختصاصی) مستقر میکنیم تا امنیت کامل دادهها و کنترل انطباق (Compliance) را تضمین کنیم. ما مدل را برای استفاده بلادرنگ (Real-time) پیکربندی میکنیم تا عملکردی با تاخیر کم داشته باشد.
ما مدلهای LLM را در زیرساخت خصوصی شما توسعه و مستقر میکنیم
تکنیکهای پیشرفته تنظیم دقیق LLM که استفاده میکنیم:
۱. تنظیم دقیق نظارتشده (Supervised fine-tuning)
ما از یادگیری نظارتشده برای تنظیم رفتار مدل بر اساس دادههای برچسبدار استفاده میکنیم. این اطمینان میدهد که مدل از ورودیهای انسانی یاد میگیرد و دقت آن برای وظایفی مانند طبقهبندی، تولید زبان و درک مطلب بهبود مییابد.
این فرآیند شامل موارد زیر است:- تعریف مجموعهدادههای مرتبط برای آموزش مدل روی مثالهای خاص که با نیازهای تجاری شما همسو هستند.
- آموزش مدل برای تولید خروجیهای دقیق و وظیفهمحور.
- ادغام بازخورد مداوم برای بهبود عملکرد در کاربردهای هدفمند.
۲. تنظیم پایه هایپرپارامترها (Basic hyperparameter tuning)
ما پارامترهای حیاتی - مانند نرخ یادگیری، اندازه دسته و تعداد Epochها - را از طریق آزمایشهای سیستماتیک بهینه میکنیم. این تنظیم دقیق، عملکرد مدل را بدون نیاز به بازآموزی گسترده افزایش میدهد.
رویکرد ما:- آزمایش با ترکیبات مختلف هایپرپارامترها برای یافتن پیکربندی ایدهآل.
- تنظیم نرخ یادگیری برای بهبود سرعت همگرایی و پایداری مدل.
- ردیابی معیارهای عملکرد برای اندازهگیری پایداری مدل و بهبود دقت.
۳. یادگیری چندوظیفهای (Multi-task learning)
یادگیری چندوظیفهای LLM را قادر میسازد تا چندین وظیفه مرتبط را به طور همزمان مدیریت کند. این کار سازگاری و عملکرد وظیفه را با به اشتراکگذاری دانش در دامنههای مختلف بهبود میبخشد.
نحوه کار:- شناسایی وظایف مکمل مانند خلاصهسازی و ترجمه برای بهرهگیری از یادگیری متقابل.
- استفاده از دادههای آموزشی مشترک برای کمک به یادگیری همزمان چندین وظیفه توسط مدل.
- ارزیابی نتایج چندوظیفهای برای اطمینان از عملکرد بهتر در کاربردهای متنوع (مانند پرسش و پاسخ و تولید متن).
۴. یادگیری با نمونههای اندک (Few-shot learning)
ما از یادگیری Few-shot برای تنظیم دقیق LLMها با استفاده از حداقل مقدار داده استفاده میکنیم. این روش به مدلها اجازه میدهد حتی زمانی که با مثالهای محدودی ارائه میشوند، به طور موثر تعمیم دهند.
رویکرد ما شامل:- شناسایی وظایفی که به دادههای کمتری نیاز دارند اما نتایج تأثیرگذاری ارائه میدهند.
- آموزش مدل با دادههای محدود ضمن تضمین تعمیمپذیری و دقت.
- اعتبارسنجی عملکرد مدل در سناریوهایی که دادههای برچسبدار کمیاب هستند.
۵. تنظیم دقیق مخصوص وظیفه (Task-specific fine-tuning)
برای چالشهای خاص دامنه، ما تنظیم دقیق مخصوص وظیفه را انجام میدهیم تا اطمینان حاصل کنیم که مدل به اوج عملکرد برای وظایف کاملاً تعریف شده و تخصصی مانند پیشبینی مالی یا تحلیل اسناد حقوقی میرسد.
تمرکز ما بر:- درک الزامات منحصربهفرد صنعت و وظایف شما.
- سفارشیسازی مدل برای تنظیم دقیق آن روی دیتاستهای مخصوص وظیفه جهت حداکثر دقت.
- ارزیابی نتایج برای تایید اینکه مدل استانداردهای عملکرد مورد انتظار را برآورده میکند.
۶. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی (RLHF)
ما RLHF را پیادهسازی میکنیم تا خروجیهای مدل را به طور مداوم بر اساس حلقههای بازخورد انسانی اصلاح کنیم. این کار همسویی پاسخهای مدل با انتظارات کاربران دنیای واقعی را بهبود میبخشد.
روش ما مستلزم:- راهاندازی سیستمهای بازخورد انسانی برای ارائه ارزیابیهای بلادرنگ از خروجیهای مدل.
- اعمال تکنیکهای یادگیری تقویتی برای تنظیم تصمیمگیری مدل بر اساس این بازخورد.
- بهبود تکراری مدل با اصلاح رفتار و عملکرد آن با ورودیهای مداوم.
چرا؟ مزایای تنظیم دقیق LLM
سفارشیسازی برای وظایف خاص صنعت
مناسبسازی LLMها برای وظایف خاص صنعت منجر به عملکرد بهتر در چالشهای تخصصی میشود، مانند تحلیل اسناد حقوقی، تشخیصهای پزشکی یا پیشبینی مالی.
کاهش سوگیری (Bias Mitigation)
با گزینش دقیق دیتاستهای آموزشی که دیدگاههای متنوع را منعکس میکنند، میتوانیم مدلهایی ایجاد کنیم که خروجیهای متعادلتر و اخلاقیتری تولید کنند. این کار ریسک محتوای بحثبرانگیز یا مغرضانه را کاهش میدهد.
کاهش هزینهها و زمان آموزش
تنظیم دقیق از دانش پایهای که در طول پیشآموزش (Pre-training) به دست آمده استفاده میکند. این بدان معناست که زمان و منابع کمتری نسبت به توسعه یک مدل جدید از ابتدا نیاز است.
LLMهای با عملکرد بالا: اجزای اصلی تنظیم دقیق موثر
دادههای باکیفیت و خاص دامنه
ما اطمینان میدهیم که دادههای آموزشی خاص دامنه هستند و وظایفی را که مدل انجام خواهد داد، به دقت نشان میدهند.
ما از پایپلاینهای پیشپردازش برای پاکسازی، نرمالسازی و برچسبگذاری دادهها استفاده میکنیم تا دقت مدل را بهینه کرده و خطاها را در طول تنظیم دقیق کاهش دهیم.
روشهای پیشرفته تنظیم دقیق LLM
ما از تنظیم دقیق کارآمد در پارامتر (Parameter-efficient tuning) برای تمرکز بر بهینهسازی لایههای خاص استفاده میکنیم که هزینههای محاسباتی را بدون قربانی کردن عملکرد کاهش میدهد.
ما از یادگیری انتقال انطباقی با دامنه (Domain-adaptive transfer learning) استفاده میکنیم تا مدل را با وظایف خاص صنعت تطبیق دهیم و دقت بالاتری را برای کاربردهای تخصصی تضمین کنیم.
پروژههای شاخص هوش مصنوعی مولد ما که از Fine-tuning بهره میبرند
دستیار حقوقی GenAI (تحلیل قرارداد مبتنی بر LLM)
هوش مصنوعی حقوقی تنظیم دقیق شده برای تحلیل ریسک و انطباق قرارداد
- پردازش گامبهگام قرارداد: آپلود قراردادها در فرمتهایی مانند DOCX یا PDF. سیستم آنها را به طور خودکار برای مدیریت آسانتر اسناد سازماندهی و دستهبندی میکند.
- تحلیل خودکار ریسک و انطباق: هوش مصنوعی به طور خودکار اطلاعات کلیدی را استخراج میکند، خلاصه تولید میکند و لیست دقیقی از ریسکها و توصیهها را بر اساس پایگاه دانش سازمان ارائه میدهد.
- دستیار چتبات حقوقی: پرسش سوالات درباره بخشهای خاص یا مسائل انطباق از طریق چتبات هوش مصنوعی. این چتبات پاسخهای دقیق و آگاه از زمینه را بر اساس مدل تنظیم دقیق شده و پایگاه دانش ارائه میدهد.
ایجنت هوش مصنوعی (بانکداری)
دستیار هوشمند برای تعاملات خدمات مشتری (مشتری: Credit Agricole)
- درک پیام: سیستم اطلاعات کلیدی را از پیامهای دریافتی استخراج میکند و خلاصهای شامل هدف و لحن احساسی تولید میکند. این به حذف خطاهای انسانی کمک کرده و زبان واضح و یکنواختی را تضمین میکند.
- مسیریابی هوشمند: درخواستهای ساده برای حل سریعتر به صورت خودکار رسیدگی میشوند و ایجنتها برای تعاملات پیچیدهتر و شخصیتر آزاد میشوند. پیامهای پیچیدهتر به تیمهای مناسب منتقل میشوند.
- تولید منابع: سیستم پیشنویس پاسخها و قطعهمتنهای سفارشی ایجاد میکند. میتواند آنها را برای ارسال به PDF فرمت کند. این به بهبود امتیاز رضایت مشتری و برآورده کردن توافقنامههای سطح خدمات کمک میکند.
ما سیستمهای هوش مصنوعی امن، منطبق و اخلاقی میسازیم
ما دستورالعملهای ایمنی روشنی را برای استفاده مسئولانه از LLMها پیادهسازی میکنیم. این دستورالعملها کمک میکنند تا اطمینان حاصل شود که مدلهای تنظیم دقیق شده در مرزهای امن عمل میکنند و ریسکهای مربوط به خروجیهای نامناسب یا مغرضانه را به حداقل میرسانند.
ما به تدوین سیاستهای استفاده از هوش مصنوعی متناسب با استانداردهای اخلاقی و اهداف تجاری سازمان شما کمک میکنیم. این سیاستها نحوه استقرار و استفاده از LLMها را در عملیات شما حاکم میکنند.
فرآیند تنظیم دقیق LLM ما به اصول اخلاقی انصاف، شفافیت و پاسخگویی پایبند است. ما اطمینان میدهیم مدلهایی که تنظیم میکنیم نه تنها موثر هستند، بلکه با استانداردهای اخلاقی مرتبط با صنعت شما نیز مطابقت دارند.
چرا ما را انتخاب کنید؟ متخصصان تنظیم دقیق LLM
ما از روشهای اثباتشده مانند تنظیم کارآمد در پارامتر و انطباق خاص دامنه استفاده میکنیم تا اطمینان حاصل کنیم LLM شما در صنعتتان عملکرد خوبی دارد.
ما بالاترین سطوح امنیت و حفاظت از داده را با داشتن گواهینامه ISO 27001 حفظ میکنیم. فرآیندهای ما برای ایمن نگه داشتن دادههای شما طراحی شدهاند.
ما تجربه گستردهای در بانکداری و مالی داریم. ما اطمینان حاصل میکنیم که LLM تنظیم دقیق شده شما نه تنها عملکرد بالایی دارد، بلکه با مقررات صنعت نیز مطابقت دارد.
سوالات متداول (FAQ)
تنظیم دقیق (Fine-tuning) یک LLM چقدر طول میکشد؟
بازه زمانی برای تنظیم دقیق به اندازه مدل، پیچیدگی و حجم داده بستگی دارد. به طور معمول، این فرآیند از چند روز تا چند هفته طول میکشد که به الزامات خاص بستگی دارد. ما تنظیم دقیق کارآمد را هم برای مدلهای سفارشی و هم برای مدلهای پیشآموزشدیده تضمین میکنیم.
چه دادههایی را باید برای تنظیم دقیق ارائه دهیم؟
ما به دادههای برچسبدار خاص دامنه نیاز داریم که با وظایفی که میخواهید LLM انجام دهد همسو باشد. این میتواند شامل تعاملات مشتری، گزارشهای مالی یا اسناد خاص صنعت باشد. در صورت نیاز، ما خدمات برچسبگذاری و آمادهسازی داده را برای اطمینان از نتایج بهینه ارائه میدهیم.
چگونه امنیت دادهها را در حین تنظیم دقیق LLM تضمین میکنید؟
ما با ارائه تنظیم دقیق به صورت Self-hosted در زیرساخت خصوصی شما، امنیت دادهها را در اولویت قرار میدهیم. تمام دادهها هم در حال انتقال و هم در حالت استراحت رمزنگاری میشوند و برای انطباق کامل نظارتی به استانداردهایی مانند GDPR و HIPAA پایبند هستیم.
آیا میتوان تنظیم دقیق را در یک صنعت تحت نظارت مانند مالی یا بهداشت انجام داد؟
بله، ما در تنظیم دقیق LLM برای صنایع تحت نظارت تخصص داریم. ما انطباق کامل با مقررات خاص صنعت را تضمین میکنیم. این امر به LLMها امکان میدهد تا دادههای مالی حساس یا سوابق بهداشتی را به طور ایمن و مطابق با الزامات قانونی مدیریت کنند.
