લાર્જ લેંગ્વેજ મોડેલ્સ (LLM): 2026 માં સંપૂર્ણ માર્ગદર્શિકા

LLM વિશે તમારે જે જાણવાની જરૂર છે તે બધું

સામગ્રીનું કોષ્ટક

ઇ બુક ડાઉનલોડ કરો

મોટા ભાષા મોડેલો
મારી નકલ મેળવો

પરિચય

જો તમે 2026 માં મોટા ભાષા મોડેલ માટે ડેટા બનાવી રહ્યા છો, તેને સુધારી રહ્યા છો, મૂલ્યાંકન કરી રહ્યા છો અથવા પ્રાપ્ત કરી રહ્યા છો, તો આ માર્ગદર્શિકા તમારા માટે સંપૂર્ણ સંદર્ભ છે. LLM લેન્ડસ્કેપમાં ઝડપી પરિવર્તન આવ્યું છે: ફ્રન્ટિયર મોડેલો હવે મલ્ટિમોડલ એજન્ટ તરીકે કાર્ય કરે છે, સંરેખણ તકનીકો મૂળભૂત RLHF થી ડાયરેક્ટ પ્રેફરન્સ ઑપ્ટિમાઇઝેશન (DPO) સુધી વિકસિત થઈ છે, અને EU માં નિયમનકારો તાલીમ ડેટા દસ્તાવેજીકરણ આવશ્યકતાઓને લાગુ કરવાનું શરૂ કરી રહ્યા છે.

 આ માર્ગદર્શિકા ઘોંઘાટને દૂર કરે છે. તે LLM શું છે અને તે કેવી રીતે કાર્ય કરે છે તે સમજાવે છે, LLM તાલીમ ડેટા પાઇપલાઇનના ચાર તબક્કાઓનો નકશો બનાવે છે, સ્કોર કરેલ વિક્રેતા મૂલ્યાંકન માળખું પૂરું પાડે છે, અને તમારા ઉપયોગના કેસ માટે બિલ્ડીંગ, ફાઇન-ટ્યુનિંગ અથવા રીટ્રીવલ-ઓગમેન્ટેડ જનરેશન (RAG) નો ઉપયોગ કરવા વચ્ચે પસંદગી કરવા માટે નિર્ણય માપદંડ આપે છે.

આ માર્ગદર્શિકા કોના માટે છે?

આ માર્ગદર્શિકા આ ​​માટે લખાયેલ છે:

  • LLM વ્યૂહરચના અને વિક્રેતાની પસંદગી અંગે નિર્ણય લેતા AI પ્રોડક્ટ લીડર્સ અને AI ના વડાઓ
  • તાલીમ અથવા ફાઇન-ટ્યુનિંગ માટે ડેટા આવશ્યકતાઓને વ્યાખ્યાયિત કરતા ML ઇજનેરો અને સંશોધન વૈજ્ઞાનિકો
  • ડેટા પ્રાપ્તિ અને સોર્સિંગ ટીમો તાલીમ ડેટા સેવા પ્રદાતાઓનું મૂલ્યાંકન કરી રહી છે
  • ડેટા ઉત્પત્તિ, લાઇસન્સિંગ જોખમ અને નિયમનકારી જવાબદારીઓનું મૂલ્યાંકન કરતી કાનૂની અને પાલન ટીમો
  • સ્થાપકો અને સ્ટાર્ટઅપ CTOs LLM-સંચાલિત ઉત્પાદનો બનાવી રહ્યા છે અને મોડેલ વ્યૂહરચના વચ્ચે પસંદગી કરી રહ્યા છે
મોટા ભાષા મોડેલો llm

એલએલએમ વિરુદ્ધ જનરેટિવ એઆઈ વિરુદ્ધ મલ્ટિમોડલ એઆઈ વિરુદ્ધ એજન્ટિક એઆઈ

શબ્દ વ્યાખ્યા ઉદાહરણો
લાર્જ લેંગ્વેજ મોડલ (LLM) સ્વ-નિરીક્ષણ શિક્ષણ દ્વારા વિશાળ ટેક્સ્ટ કોર્પોરા પર તાલીમ પામેલ ટેક્સ્ટ-કેન્દ્રિત ટ્રાન્સફોર્મર મોડેલ. લામા 3, મિસ્ટ્રલ, GPT-4 (માત્ર ટેક્સ્ટ)
જનરેટિવ AI (GenAI) સામગ્રી (ટેક્સ્ટ, છબી, ઑડિઓ, વિડિઓ, કોડ) જનરેટ કરતી AI સિસ્ટમ્સની વ્યાપક શ્રેણી. ચેટજીપીટી, મિડજર્ની, સુનો, સોરા
મલ્ટિમોડલ AI AI મોડેલ્સ જે બહુવિધ મોડલિટીઝ (ટેક્સ્ટ + ઇમેજ, ટેક્સ્ટ + ઑડિઓ, વગેરે) માં પ્રક્રિયા કરે છે અને જનરેટ કરે છે. GPT-4V, Gemini 1.5, LLaVA, Claude 3
એજન્ટિક AI AI સિસ્ટમ્સ જે ટૂલ્સ, API અને બાહ્ય મેમરીનો ઉપયોગ કરીને સ્વાયત્ત રીતે બહુ-પગલાંના કાર્યો કરે છે. ઓટોજીપીટી, ક્લાઉડ કમ્પ્યુટર યુઝ, ડેવિન
ફાઉન્ડેશન મોડેલ ડાઉનસ્ટ્રીમ ફાઇન-ટ્યુનિંગ અથવા પ્રોમ્પ્ટ-આધારિત ડિપ્લોયમેન્ટ માટે આધાર તરીકે ઉપયોગમાં લેવાતું એક મોટું પ્રીટ્રેઇન્ડ મોડેલ. મોટાભાગના ફ્રન્ટિયર એલએલએમ ફાઉન્ડેશન મોડેલ તરીકે સેવા આપે છે
એલએલએમ વિરુદ્ધ જનરેટિવ એઆઈ વિરુદ્ધ મલ્ટિમોડલ એઆઈ વિરુદ્ધ એજન્ટિક એઆઈ

એલએલએમ ગ્લોસરી

LLM એટલે લાર્જ લેંગ્વેજ મોડેલ. ખરીદદારોને મળતી વધારાની શરતો:

  • SFT (સુપરવાઇઝ્ડ ફાઇન-ટ્યુનિંગ) : સ્પષ્ટ લેબલ્સ સાથે ક્યુરેટેડ સૂચના-પ્રતિભાવ જોડીઓ પર બેઝ મોડેલને તાલીમ આપવી

  • RLHF (માનવ પ્રતિસાદમાંથી મજબૂતીકરણ શિક્ષણ) : પુરસ્કાર મોડેલને તાલીમ આપવા અને પછી RL દ્વારા LLM ને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા માટે માનવ પસંદગી રેન્કિંગનો ઉપયોગ કરીને સંરેખણ પદ્ધતિ.

  • RLAIF (AI ફીડબેકથી રિઇન્ફોર્સમેન્ટ લર્નિંગ) : એક પ્રકાર જ્યાં AI મોડેલ માનવ ટીકાકારોને બદલે અથવા વધુમાં પસંદગી લેબલ્સ જનરેટ કરે છે.

  • DPO (ડાયરેક્ટ પ્રેફરન્સ ઑપ્ટિમાઇઝેશન) : એલાઇનમેન્ટ પદ્ધતિ જે અલગ રિવોર્ડ મોડેલ વિના પ્રેફરન્સ જોડીઓ પર સીધા ઑપ્ટિમાઇઝ કરે છે - PPO-આધારિત RLHF કરતાં સરળ અને વધુને વધુ પસંદ કરવામાં આવે છે.

  • RAG (પુનઃપ્રાપ્તિ-સંવર્ધિત જનરેશન) : આર્કિટેક્ચર જે બાહ્ય જ્ઞાન આધારમાંથી વાસ્તવિક સમયના પુનઃપ્રાપ્તિ સાથે LLM જનરેશનને પૂરક બનાવે છે.

  • ટોકન : LLM દ્વારા પ્રક્રિયા કરાયેલ ટેક્સ્ટનો મૂળભૂત એકમ; અંગ્રેજીમાં આશરે 0.75 શબ્દો

  • સંદર્ભ વિન્ડો : એક જ અનુમાન કોલમાં LLM મહત્તમ કેટલા ટોકન્સ પર પ્રક્રિયા કરી શકે છે

એલએલએમ તાલીમ પ્રક્રિયા: સ્ટેપ બાય સ્ટેપ

એલએલએમ તાલીમ પ્રક્રિયા: સ્ટેપ બાય સ્ટેપ

દરેક તબક્કામાં વિગતવાર પ્રવેશતા પહેલા, અહીં સરળ ભાષામાં શરૂઆતથી અંત સુધીની પ્રક્રિયા છે - જે તાલીમ ડેટા નિર્ણયોને સીધી અસર કરતા પગલાંઓને આવરી લે છે:

  1. સ્ત્રોત ડેટા એકત્રિત કરો અને ક્યુરેટ કરો: વિવિધ સ્ત્રોતો - વેબ ક્રોલ, પુસ્તકો, કોડ રિપોઝીટરીઝ, શૈક્ષણિક પેપર્સ અને ડોમેન-વિશિષ્ટ કોર્પોરા - માંથી કાચો ટેક્સ્ટ એકત્રિત કરો. ધ્યેય માનવ ભાષાનું વ્યાપક કવરેજ છે. સ્કેલ પર, આનો અર્થ સેંકડો અબજોથી ટ્રિલિયન ટોકન્સ છે. ક્યુરેશન બિન-વાટાઘાટોપાત્ર છે: ડુપ્લિકેટ્સ દૂર કરો, ઓછી ગુણવત્તાવાળી સામગ્રી ફિલ્ટર કરો, PII દૂર કરો અને કોઈપણ મોડેલ ડેટા જુએ તે પહેલાં ઝેરી વર્ગીકરણ લાગુ કરો.

  2. પ્રીપ્રોસેસ અને ટોકનાઇઝેશન: કાચા લખાણને સાફ કરવામાં આવે છે, સામાન્ય બનાવવામાં આવે છે અને ટોકન્સમાં વિભાજિત કરવામાં આવે છે - મોડેલ જે મૂળભૂત એકમો પર પ્રક્રિયા કરે છે. ટોકન્સ સામાન્ય રીતે સબ-વર્ડ યુનિટ્સ હોય છે (BPE અથવા સેન્ટન્સપીસ જેવા અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરીને), જેનો અર્થ છે કે એક શબ્દ 1-3 ટોકન્સ બની શકે છે. ટોકનાઇઝ્ડ કોર્પસને પછી તાલીમ માળખા દ્વારા અપેક્ષિત ફોર્મેટમાં શ્રેણીબદ્ધ કરવામાં આવે છે.

  3. બેઝ મોડેલને પ્રીટ્રેન કરો: આ મોડેલને સ્વ-નિરીક્ષણ કરેલ શિક્ષણનો ઉપયોગ કરીને સંપૂર્ણ પ્રીપ્રોસેસ્ડ કોર્પસ પર તાલીમ આપવામાં આવે છે - સંદર્ભમાંથી આગામી ટોકનની આગાહી, વારંવાર, લાખો ઉદાહરણોમાં. આ મોડેલ આગાહી ભૂલ ઘટાડવા માટે તેના સેંકડો અબજો પરિમાણોને સમાયોજિત કરે છે. આ તબક્કા માટે મોટા પાયે ગણતરીની જરૂર પડે છે (હજારો GPU અઠવાડિયાથી મહિનાઓ સુધી ચાલે છે) અને એક બેઝ મોડેલ ઉત્પન્ન કરે છે જેમાં વ્યાપક ભાષા સમજ હોય ​​છે પરંતુ કોઈ ચોક્કસ વર્તન અથવા ગોઠવણી હોતી નથી.

  4. સુપરવિઝ્ડ ફાઇન-ટ્યુનિંગ (SFT) ચલાવો: બેઝ મોડેલને કુશળ માનવ ટીકાકારો દ્વારા લખાયેલા અથવા ચકાસાયેલા (સૂચના, આદર્શ પ્રતિભાવ) જોડીઓના ક્યુરેટેડ સેટ પર તાલીમ આપવામાં આવે છે. આ તબક્કો એ છે જ્યાં મોડેલ સૂચનાઓનું પાલન કરવાનું, યોગ્ય સ્વર અપનાવવાનું અને ડોમેન જ્ઞાન લાગુ કરવાનું શીખે છે. આ તબક્કે ડેટા ગુણવત્તા એ ડાઉનસ્ટ્રીમ પ્રોડક્ટ ગુણવત્તાનો પ્રાથમિક નિર્ણાયક છે.

  5. પ્રેફરન્સ એલાઈનમેન્ટ (RLHF અથવા DPO) લાગુ કરો: માનવ રેટર એક જ પ્રોમ્પ્ટ માટે બહુવિધ મોડેલ પ્રતિભાવોનું મૂલ્યાંકન કરે છે અને તેમને ક્રમ આપે છે. આ રેન્કિંગનો ઉપયોગ મોડેલને મદદરૂપ, સલામત અને પ્રમાણિક આઉટપુટ તરફ ગોઠવવા માટે થાય છે. આ તબક્કો એ છે જે સૂચના-અનુસરણ મોડેલને ઉત્પાદન-ગ્રેડ સહાયકમાં રૂપાંતરિત કરે છે. ઇન્ટર-એનોટેટર એગ્રીમેન્ટ (IAA) અને રેટર કેલિબ્રેશન એ ટ્રેક કરવા માટે મહત્વપૂર્ણ ગુણવત્તા માપદંડ છે.

  6. મૂલ્યાંકન કરો અને રેડ-ટીમ કરો: ફાઇન-ટ્યુન, સંરેખિત મોડેલનું બેન્ચમાર્ક ટેસ્ટ સેટ પર વ્યવસ્થિત મૂલ્યાંકન કરવામાં આવે છે અને સલામતી નિષ્ફળતાઓ, ભ્રામક પેટર્ન અને પૂર્વગ્રહના મુદ્દાઓ શોધવા માટે પ્રતિકૂળ રેડ-ટીમિંગને આધિન કરવામાં આવે છે. તારણો તાલીમ ડેટા પાઇપલાઇનમાં પાછા ફરે છે - ઓળખાયેલ નિષ્ફળતા મોડ્સ આગામી SFT અથવા સંરેખણ પુનરાવર્તનમાં નવા તાલીમ ઉદાહરણો બની જાય છે.

  7. ડેટા ફ્લાયવ્હીલ દ્વારા પુનરાવર્તન કરો: જમાવટ પછી, વાસ્તવિક વપરાશકર્તા ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ (જ્યાં પરવાનગી અને સંમતિ હોય) નવા નિષ્ફળતા મોડ્સ, એજ કેસ અને ડોમેન ગેપ્સને સપાટી પર લાવે છે. આની સમીક્ષા કરવામાં આવે છે, ટીકા કરવામાં આવે છે અને નિયમિત ચક્રમાં તાલીમ પાઇપલાઇનમાં પાછા આપવામાં આવે છે. જે ટીમો સૌથી ઝડપથી સુધારો કરે છે તે છે જે જમાવટ કરેલ મોડેલ નિષ્ફળતાઓ અને નવા તાલીમ ડેટા વચ્ચે સૌથી ટૂંકી લૂપ ધરાવે છે.

તબક્કાવાર LLM તાલીમ ડેટા પ્રકારો: સંદર્ભ કોષ્ટક

તાલીમ સ્ટેજ ડેટા પ્રકાર લાક્ષણિક ફોર્મેટ સ્કેલ માનવ સંડોવણી મુખ્ય ગુણવત્તા માપદંડ
પ્રીટ્રેનિંગ વેબ ટેક્સ્ટ, પુસ્તકો, કોડ, પેપર્સ, બહુભાષી કોર્પોરા સાદો ટેક્સ્ટ / ટોકનાઇઝ્ડ ૧૦૦B–૧૫T ટોકન્સ ન્યૂનતમ (માત્ર ગુણવત્તા ફિલ્ટરિંગ) ડીડુપ્લિકેશન, PII દૂર કરવું, ભાષાની ગુણવત્તા, ઝેરી ફિલ્ટરિંગ
SFT (ફાઇન-ટ્યુનિંગ) સૂચના-પ્રતિભાવ જોડીઓ JSON: {પ્રોમ્પ્ટ, પૂર્ણતા} ૧૦ કિમી–૧ મિલીયન ઉદાહરણો ઉચ્ચ (નિષ્ણાત લેખકો/સમીક્ષકો) પ્રતિભાવ ચોકસાઈ, ફોર્મેટ પાલન, સ્વર, વાસ્તવિક ગ્રાઉન્ડિંગ
RLHF / DPO (સંરેખણ) માનવ પસંદગી રેન્કિંગ JSON: {પ્રોમ્પ્ટ, પસંદ કરેલ, નકારેલ} ૫૦ હજાર–૫૦૦ હજાર જોડીઓ ઉચ્ચ (તાલીમ પામેલા પસંદગીકારો) IAA સ્કોર્સ, વસ્તી વિષયક વિવિધતા, રેટર કેલિબ્રેશન, સલામતી કવરેજ
આરએલએઆઈએફ AI-જનરેટેડ પ્રેફરન્સ લેબલ્સ + માનવ માન્યતા JSON: {પ્રોમ્પ્ટ, પસંદ કરેલ, નકારેલ, ai_label} ૧૦૦ હજાર–૧૦ મિલિયન+ જોડીઓ માધ્યમ (માનવ માન્યતા નમૂનો) સલામતી લેબલ પર AI જજ કેલિબ્રેશન, ખોટા હકારાત્મક દર
મૂલ્યાંકન / માપદંડો સુવર્ણ-માનક જવાબો સાથે પરીક્ષણ સંકેતો JSON/CSV: {પ્રોમ્પ્ટ, સંદર્ભ_જવાબ} ૧ હજારથી ૧ લાખ વસ્તુઓ ઉચ્ચ (નિષ્ણાત ટીકાકારો) નિષ્ફળતા મોડ્સનું કવરેજ, તાલીમ ડેટામાંથી કોઈ લીકેજ નહીં
રેડ-ટીમિંગ સલામતી, પક્ષપાત, જેલબ્રેકને લક્ષ્ય બનાવવા માટે વિરોધી સંકેતો JSON: {પ્રોમ્પ્ટ, નિષ્ફળતા_શ્રેણી, ગંભીરતા} ૫૦૦–૫૦ હજાર સંકેતો ઉચ્ચ (વિશેષ લાલ-ટીમર્સ) નિષ્ફળતા મોડ કવરેજ, પ્રોમ્પ્ટ વિવિધતા, સલામતી વર્ગીકરણ સંરેખણ
મલ્ટિમોડલ SFT છબી-ટેક્સ્ટ જોડીઓ, દ્રશ્ય સૂચના ડેટા JSON + છબી ફાઇલો: {છબી, પ્રોમ્પ્ટ, પ્રતિભાવ} ૧૦ હજાર-૧ મિલિયન જોડીઓ ઉચ્ચ (ટિપ્પણીકર્તાઓ + માન્યકર્તાઓ) કૅપ્શન ચોકસાઈ, વિઝ્યુઅલ ગ્રાઉન્ડિંગ, OCR ગુણવત્તા
એજન્ટિક / સાધન-ઉપયોગ મલ્ટી-ટર્ન રિઝનિંગ ટ્રેસ, ટૂલ-કોલ લોગ JSON: {ટ્રેસ, ક્રિયાઓ, અવલોકનો, પરિણામ} 1K–100K ટ્રેસ ઉચ્ચ (ડોમેન નિષ્ણાતો) ટ્રેસ ચોકસાઈ, ટૂલ-કોલ ચોકસાઈ, નિષ્ફળતા મોડ કવરેજ

LLM ને કેટલો તાલીમ ડેટા જોઈએ છે? (2026 સંદર્ભ)

ખરીદદારો જે સૌથી સામાન્ય પ્રશ્નો પૂછે છે તેમાંથી એક એ છે કે: મને ખરેખર કેટલા ડેટાની જરૂર છે? જવાબ તમે તાલીમ પાઇપલાઇનના કયા તબક્કામાં છો તેના પર આધાર રાખે છે. ઉદ્યોગ ટોકન્સમાં ડેટા વોલ્યુમ માપે છે - ગીગાબાઇટ્સમાં નહીં - કારણ કે ટોકન ગણતરી એ છે જે મોડેલ ખરેખર પ્રક્રિયા કરે છે, કાચી ફાઇલ કદને ધ્યાનમાં લીધા વિના.

સંદર્ભ બિંદુ તરીકે: એક ટ્રિલિયન ટોકન આશરે 750 અબજ શબ્દો છે, અથવા લગભગ લાખો પુસ્તકોની સમકક્ષ છે. લામા 3 (405B) અને જેમિની 1.5 જેવા આધુનિક ફ્રન્ટિયર મોડેલોને 10-15 ટ્રિલિયન ટોકન રેન્જમાં ડેટાસેટ્સ પર તાલીમ આપવામાં આવી હતી. જોકે, ફાઇન-ટ્યુનિંગ અને ગોઠવણી માટે - મોટાભાગના ખરીદદારો ખરેખર જે તબક્કાઓ માટે ડેટા પ્રાપ્ત કરી રહ્યા છે - વોલ્યુમો વધુ વ્યવસ્થિત છે.

તાલીમ સ્ટેજ ડેટા વોલ્યુમ
(ટોકન્સ /
ઉદાહરણો)		 રફ
ફાઈલ માપ
સમકક્ષ		 કોણ સામાન્ય રીતે
આ મેળવે છે		 મુખ્ય મર્યાદા
પ્રી-ટ્રેનિંગ (શરૂઆતથી) ૧૦૦B - ૧૫T+ ટોકન્સ ~80 GB - 12 TB ટેક્સ્ટ ફ્રન્ટીયર મોડેલ લેબ્સ (ગુગલ, મેટા, એન્થ્રોપિક, મિસ્ટ્રલ) ખર્ચ, ડુપ્લિકેશન, કાનૂની મંજૂરીની ગણતરી કરો
ડોમેન-એડેપ્ટિવ પ્રીટ્રેનિંગ 1B - 100B ટોકન્સ ~૧૦૦ એમબી - ૧૦ જીબી એન્ટરપ્રાઇઝ તાલીમ ડોમેન-વિશિષ્ટ બેઝ મોડેલ્સ ડોમેન કવરેજ, ડેટા લાઇસન્સિંગ
સુપરવાઇઝ્ડ ફાઇન-ટ્યુનિંગ (SFT) ૧૦ હજાર - ૧૦ લાખ ઉદાહરણો ~૧૦ એમબી - ૨ જીબી (જેએસઓન) કોઈપણ સંસ્થા જે ઓપન-વેઇટ મોડેલને ફાઇન-ટ્યુનિંગ કરે છે ટીકા ગુણવત્તા, ડોમેન નિષ્ણાત ઍક્સેસ
પસંદગી સંરેખણ (RLHF/DPO) ૫૦ હજાર - ૫૦૦ હજાર પસંદગી જોડીઓ ~૫૦ એમબી - ૫૦૦ એમબી (JSON) ઓર્ગેઝ બિલ્ડીંગ પ્રોડક્શન-ગ્રેડ સહાયકો રેટર કેલિબ્રેશન, IAA સ્કોર્સ, સલામતી કવરેજ
RLAIF (AI-લેબલવાળી પસંદગી) ૧૦૦ હજાર - ૧૦ મિલિયન+ જોડીઓ ~૧૦૦ એમબી - ૧૦ જીબી ઓપન-વેઇટ મોડેલ્સ પર ઓર્ગેઝ સ્કેલિંગ એલાઇનમેન્ટ AI જજ કેલિબ્રેશન, માનવ માન્યતા નમૂના દર
મૂલ્યાંકન / માપદંડો 1K - 100K પરીક્ષણ વસ્તુઓ ~1 એમબી - 100 એમબી બધા ફાઇન-ટ્યુનિંગ પ્રોજેક્ટ્સ તાલીમ ડેટામાંથી કોઈ લીકેજ નથી; નિષ્ણાત ટીકા
રેડ-ટીમિંગ સ્યુટ ૫૦૦ - ૫૦ હજાર વિરોધી સંકેતો ~0.5 એમબી - 50 એમબી બધા ઉત્પાદન-મુખી ડિપ્લોયમેન્ટ્સ નિષ્ફળતા મોડ કવરેજ, વર્ગીકરણ સંરેખણ
મલ્ટિમોડલ SFT (ઇમેજ+ટેક્સ્ટ) ૧૦K - ૧૦ લાખ છબી-ટેક્સ્ટ જોડીઓ ૧૦ જીબી - ૧ ટીબી (છબીઓ સાથે) દ્રષ્ટિ-ભાષા ઉત્પાદનો બનાવતી સંસ્થાઓ છબી ગુણવત્તા, ટીકાની ચોકસાઈ, દ્રશ્ય ગ્રાઉન્ડિંગ

તમારા ડેટા પ્રાપ્તિ બજેટ માટે આનો શું અર્થ થાય છે: ત્રણ તબક્કા જ્યાં મોટાભાગના એન્ટરપ્રાઇઝ ખરીદદારો ખરેખર ડેટા પ્રાપ્ત કરી રહ્યા છે - SFT, પસંદગી સંરેખણ અને મૂલ્યાંકન - પ્રીટ્રેનિંગ સ્કેલનો એક નાનો ભાગ રજૂ કરે છે. 50,000-200,000 ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા ઉદાહરણોનો સારી રીતે ક્યુરેટેડ SFT ડેટાસેટ સતત નબળી એનોટેશન ગુણવત્તા સાથે 10-50x મોટા કાચા ડેટાસેટ્સને પાછળ છોડી દે છે. વોલ્યુમ સ્કેલ કરતા પહેલા ગુણવત્તા નિયંત્રણ અને એનોટેટર કુશળતામાં રોકાણ કરો.

ટોકન્સને GB માં રૂપાંતરિત કરવા: એક નિયમ મુજબ, 1 GB સાદા અંગ્રેજી ટેક્સ્ટમાં ટોકનાઇઝર અને સામગ્રીના પ્રકાર પર આધાર રાખીને આશરે 800 મિલિયનથી 1 અબજ ટોકન્સ હોય છે. કોડ પ્રતિ બાઇટ વધુ ઘન હોય છે (પ્રતિ KB વધુ ટોકન્સ). બહુભાષી કોર્પોરા ભાષા અને લિપિ દ્વારા નોંધપાત્ર રીતે બદલાય છે.

2026 માં લોકપ્રિય LLM ઉદાહરણો

2026 માં LLM લેન્ડસ્કેપ માલિકીના ફ્રન્ટિયર મોડેલ્સ અને ઓપન-વેઇટ વિકલ્પોના મિશ્રણ દ્વારા વર્ગીકૃત થયેલ છે જેને સંસ્થાઓ પોતાના ડેટા પર ફાઇન-ટ્યુન કરી શકે છે.

મોડલ સંસ્થા પ્રકાર નોંધપાત્ર લાક્ષણિકતાઓ
GPT-4 / GPT-4o OpenAI માલિકીનું, બહુવિધ મોડલ એન્ટરપ્રાઇઝમાં પ્રભુત્વ ધરાવતું; મજબૂત કોડિંગ, તર્ક, દ્રષ્ટિ
ક્લાઉડ ૩ / ક્લાઉડ ૩.૫ એન્થ્રોપિક માલિકીનું સલામતીમાં મજબૂત, લાંબા સંદર્ભ (200K ટોકન્સ), સૂક્ષ્મ સૂચનાઓનું પાલન
જેમિની ૧.૫ પ્રો / અલ્ટ્રા ગૂગલ ડીપમિંડ માલિકીનું, બહુવિધ મોડલ 1M ટોકન સંદર્ભ વિન્ડો; મલ્ટિમોડલ અને કોડ પર મજબૂત
લામા 3 (8B, 70B, 405B) મેટા ઓપન-વેઇટ સૌથી વધુ વ્યાપક રીતે સુધારેલ ઓપન મોડેલ; પરિમાણ દીઠ મજબૂત પ્રદર્શન
મિસ્ટ્રલ / મિક્સ્ટ્રાલ 8x22B મિસ્ટ્રલ AI ઓપન-વેઇટ, MoE નિષ્ણાતોનું કાર્યક્ષમ મિશ્રણ; મજબૂત યુરોપિયન ગોપનીયતા ઓળખપત્રો
ફી-૩ (૩.૮બી, ૧૪બી) માઈક્રોસોફ્ટ ઓપન-વેઇટ નાના પાયે મજબૂત કામગીરી; ધાર જમાવટ માટે યોગ્ય
ક્વેન 2 છોકરાઓ ઓપન-વેઇટ ચાઇનીઝ, અરબી અને 26 અન્ય ભાષાઓ સહિત મજબૂત બહુભાષી કવરેજ
આદેશ R+ કોહેર માલિકીનું એન્ટરપ્રાઇઝ RAG અને ગ્રાઉન્ડેડ જનરેશન માટે ઑપ્ટિમાઇઝ કરેલ

2026 માં ઉદ્યોગ દ્વારા LLM ઉપયોગના કેસો

સંબંધિત ઉપયોગના કિસ્સાઓને સમજવાથી વિક્રેતાને જોડતા પહેલા તાલીમ ડેટા આવશ્યકતાઓને વ્યાખ્યાયિત કરવામાં મદદ મળે છે.

આરોગ્યસંભાળ અને જીવન વિજ્ઞાન

આરોગ્ય સંભાળ અને જીવન વિજ્ .ાન

LLM નો ઉપયોગ ક્લિનિકલ ડોક્યુમેન્ટેશન ઓટોમેશન (એમ્બિયન્ટ AI સ્ક્રિબિંગ), મેડિકલ સાહિત્ય સારાંશ, દવા શોધ સહાય અને દર્દી-સામનો વાતચીત ઇન્ટરફેસ માટે થાય છે. હેલ્થકેર LLM ને HIPAA-સુસંગત એનોટેશન વર્કફ્લો, ક્લિનિકલ નિષ્ણાત સમીક્ષકો અને ડોમેન-વિશિષ્ટ ઓન્ટોલોજી (SNOMED, ​​ICD-10) સાથે તાલીમ ડેટાની જરૂર પડે છે.

કાનૂની અને પાલન

કાનૂની અને પાલન

કરાર વિશ્લેષણ, ડ્યુ ડિલિજન્સ ઓટોમેશન, નિયમનકારી દેખરેખ અને કાનૂની સંશોધન. કાનૂની LLM ને અધિકારક્ષેત્ર-વિશિષ્ટ તાલીમ ડેટા, ચોક્કસ સંદર્ભ ચોકસાઈ અને કાનૂની ક્ષેત્રની કુશળતા ધરાવતા ટીકાકારોની જરૂર હોય છે. રેડ-ટીમિંગ દ્વારા ભ્રામક કેસ સંદર્ભો અને અધિકારક્ષેત્ર ભૂલો માટે પરીક્ષણ કરવું જોઈએ.

કોડ જનરેશન અને ડેવલપર ટૂલ્સ

કોડ જનરેશન અને ડેવલપર ટૂલ્સ

LLM હવે કોડ કમ્પ્લીશન (GitHub Copilot), કોડ રિવ્યૂ, ટેસ્ટ જનરેશન અને બગ ફિક્સિંગને પાવર આપે છે. ફાઇન-ટ્યુનિંગ ડેટામાં લક્ષ્ય ભાષાઓમાં ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા કોડ, (બગ, ફિક્સ) જોડીઓ, કુદરતી ભાષાથી કોડ જોડીઓ અને યુનિટ ટેસ્ટ ઉદાહરણોનો સમાવેશ થાય છે. મૂલ્યાંકન માટે ફક્ત ટેક્સ્ટ સમાનતા જ નહીં, પણ કાર્યાત્મક શુદ્ધતા પરીક્ષણની જરૂર છે.

એજન્ટિક વર્કફ્લો અને સ્વાયત્ત એઆઈ

એજન્ટિક વર્કફ્લો અને ઓટોનોમસ AI

એજન્ટો LLMs નો ઉપયોગ સ્વાયત્ત રીતે બહુ-પગલાંના કાર્યોનું આયોજન અને અમલ કરવા માટે તર્કસંગત કોર તરીકે કરે છે - વેબ બ્રાઉઝ કરવું, કોડ લખવો અને ચલાવવો, ફાઇલોનું સંચાલન કરવું અને API કૉલ કરવો. એજન્ટિક તાલીમ ડેટામાં મલ્ટી-ટર્ન તર્કસંગત ટ્રેસ, ટૂલ-કોલ લોગ અને નિષ્ફળતા પુનઃપ્રાપ્તિ ઉદાહરણોનો સમાવેશ થાય છે. એજન્ટો માટે મૂલ્યાંકન માટે કાર્ય-પૂર્ણતા મેટ્રિક્સની જરૂર છે, ગૂંચવણ નહીં.

બિલ્ડ વિરુદ્ધ બાય વિરુદ્ધ ફાઇન-ટ્યુન વિરુદ્ધ RAG: નિર્ણય માળખું

તાલીમ ડેટા મેળવતા પહેલા, સ્પષ્ટ કરો કે તમારી પરિસ્થિતિમાં કયો મોડેલ વ્યૂહરચના લાગુ પડે છે. દરેક પાથમાં અલગ અલગ ડેટા આવશ્યકતાઓ અને ખર્ચ પ્રોફાઇલ હોય છે.

વ્યૂહરચના ક્યારે પસંદ કરવું ડેટા જરૂરીયાતો અંદાજિત પ્રયાસ મુખ્ય જોખમ
API નો ઉપયોગ કરો (કોઈ તાલીમ નહીં) સામાન્ય કાર્યો, બજારમાં ઝડપી સમય, મર્યાદિત બજેટ કોઈ નહીં (ફક્ત પ્રોમ્પ્ટ એન્જિનિયરિંગ) નીચા ડેટા ગોપનીયતા, વિક્રેતા લોક-ઇન, મર્યાદિત કસ્ટમાઇઝેશન
RAG (પુનઃપ્રાપ્તિ-સંવર્ધિત) વર્તમાન અથવા માલિકીનું જ્ઞાન જરૂરી હોય તેવા કાર્યો સ્વચ્છ, ઝીણામાં કાપેલા જ્ઞાન આધાર દસ્તાવેજો મધ્યમ પુનઃપ્રાપ્તિની ગુણવત્તા, ધાર પરના કેસોમાં ભ્રમણા
SFT ફાઇન-ટ્યુનિંગ ડોમેન-વિશિષ્ટ સ્વર, ફોર્મેટ, અથવા જ્ઞાન; સુસંગત વર્તન ૧૦ હજાર–૫૦૦ હજાર સૂચના-પ્રતિભાવ જોડીઓ હાઇ વિનાશક ભૂલી જવું, ડેટા ગુણવત્તામાં અવરોધો
સંપૂર્ણ RLHF/DPO સંરેખણ સલામતી-મહત્વપૂર્ણ, જાહેર-મુખી, અથવા નિયમન કરેલ એપ્લિકેશનો SFT ડેટા + ૫૦,૦૦૦–૫૦૦,૦૦૦ પસંદગી જોડીઓ + રેડ-ટીમ સ્યુટ ખૂબ જ ઊંચી એનોટેટર ખર્ચ, પુરસ્કાર હેકિંગ, સંરેખણ કર
શરૂઆતથી ટ્રેન અનન્ય ડોમેન (અત્યંત વિશિષ્ટ ભાષા/કોડ), IP માલિકી ડોમેન-વિશિષ્ટ ટેક્સ્ટના 1+ ટોકન્સ અત્યંત ઉચ્ચ સંસાધન ખર્ચ, તકનીકી જોખમ, લાંબી સમયમર્યાદા

કૃત્રિમ ડેટા: લાભો, જોખમો અને શ્રેષ્ઠ પ્રથાઓ

LLM અથવા અન્ય મોડેલ દ્વારા જનરેટ કરાયેલ કૃત્રિમ ડેટા ડેટા સંગ્રહને વેગ આપી શકે છે અને દુર્લભ ક્ષેત્રોમાં કવરેજ ગેપ ભરી શકે છે. જોકે, ખરીદદારોએ સ્પષ્ટ અપેક્ષાઓ સાથે તેનો સંપર્ક કરવો જોઈએ.

ફાયદા: ઓછા સંસાધન ડોમેન્સ માટે ઝડપી સ્કેલિંગ, ગોપનીયતા-જાળવણી (કોઈ PII નથી), પ્રારંભિક પાઇપલાઇન વિકાસ માટે ખર્ચ-કાર્યક્ષમ, અને એજ કેસ વધારવા માટે ઉપયોગી.

જોખમો: મોડેલ પતન — મુખ્યત્વે સમાન મોડેલ પરિવારના કૃત્રિમ ડેટા પર તાલીમ પામેલા મોડેલો પુનરાવર્તનો કરતાં આઉટપુટ વિવિધતા અને વાસ્તવિક ચોકસાઈમાં ઘટાડો કરી શકે છે. જનરેટિંગ મોડેલમાંથી ભ્રમણા તાલીમાર્થી મોડેલમાં જમીની સત્ય તરીકે ફેલાય છે. ગોળાકાર દૂષણ ટાળવા માટે મૂલ્યાંકન બેન્ચમાર્ક વાસ્તવિક માનવ-લેખિત સોનાના સેટ પર આધારિત રહેવા જોઈએ.

શ્રેષ્ઠ પ્રથા: કૃત્રિમ ડેટાને ડ્રાફ્ટ અથવા પ્રારંભિક બિંદુ તરીકે ગણો. ઉત્પાદન તાલીમ રનમાં સમાવેશ કરતા પહેલા હંમેશા માનવ નિષ્ણાત સમીક્ષા સાથે પ્રતિનિધિ નમૂનાને માન્ય કરો. માનવ-ચકાસાયેલ, વાસ્તવિક-ડેટા કોર (સામાન્ય રીતે SFT ના 30-60% અને મૂલ્યાંકન/લાલ-ટીમ ડેટાસેટ્સના 100%) માટે લક્ષ્ય રાખો.

2026 માં ડેટા પ્રોવેનન્સ, લાઇસન્સિંગ અને કૉપિરાઇટ જોખમ

ડેટા ઉત્પત્તિ - તમારા તાલીમ ડેટા ક્યાંથી આવ્યો, તે કોની માલિકીનો છે અને કઈ પરિસ્થિતિઓમાં તે એકત્રિત કરવામાં આવ્યો હતો તે જાણવું - નિયમનકારી બજારોમાં 'હાંસું હોવું' થી કાનૂની જવાબદારી તરફ આગળ વધ્યું છે.

તાકીદને આગળ ધપાવતા મુખ્ય વિકાસ:

  • યુ.એસ.માં ચાલી રહેલા કોપીરાઈટ મુકદ્દમા (ધ ન્યૂ યોર્ક ટાઈમ્સ વિરુદ્ધ ઓપનએઆઈ સહિત) એ સ્થાપિત કર્યું છે કે સ્ક્રેપ્ડ વેબ સામગ્રી વાણિજ્યિક મોડેલ વિકાસ માટે અર્થપૂર્ણ કાનૂની જોખમ ધરાવે છે.
  • સામાન્ય હેતુવાળા AI માટે ઓગસ્ટ 2026 થી અમલમાં આવેલ EU AI એક્ટ, ફ્રન્ટિયર મોડેલના પ્રદાતાઓને તાલીમ ડેટા સ્ત્રોતોનું દસ્તાવેજીકરણ કરવા અને કૉપિરાઇટ કાયદાનું પાલન દર્શાવવાની જરૂર છે.
  • નિયમન કરાયેલ ઉદ્યોગ જમાવટ માટે કાયદેસર રીતે મંજૂર, સંમતિ-આધારિત સ્ત્રોતોમાંથી 'ક્લીન રૂમ' તાલીમ ડેટાસેટ્સ માટે વધતી જતી એન્ટરપ્રાઇઝ માંગ

તમારા ડેટા વિક્રેતાને શું પૂછવું:

  •   શું તમારી પાસે વ્યક્તિગત રીતે જનરેટ કરેલી સામગ્રી માટે ડેટા વિષય સંમતિ દસ્તાવેજો છે?
  •   કયા ડેટા સ્ત્રોતોનો ઉપયોગ કરવામાં આવ્યો હતો? શું ઉત્પત્તિનું દસ્તાવેજીકરણ દરેક વસ્તુ દીઠ અથવા દરેક બેચ દીઠ કરવામાં આવ્યું છે?
  •   વેબ-સોર્સ્ડ ટેક્સ્ટ માટે તમારી કૉપિરાઇટ ક્લિયરન્સ પ્રક્રિયા શું છે?
  •   શું તમારા ડેટા ગવર્નન્સ SLA માં કૉપિરાઇટ દાવાઓ માટે વળતરનો સમાવેશ થાય છે?
  •   શું તમે તાલીમ ડેટા વિષયો માટે GDPR કલમ 17 (ભૂંસી નાખવાનો અધિકાર) નું પાલન કરો છો?

મલ્ટિમોડલ એલએલએમ: વિઝન, ઑડિઓ અને વિડિયો માટે તાલીમ ડેટા

મલ્ટિમોડલ મોડેલ્સ ટેક્સ્ટ, છબીઓ, ઑડિઓ અને વિડિયો પર પ્રક્રિયા કરે છે અને જનરેટ કરે છે. મલ્ટિમોડલ LLM બનાવવા અથવા ફાઇન-ટ્યુન કરવા માટે ટેક્સ્ટ પાઇપલાઇનની બહાર વિશિષ્ટ ડેટા પ્રકારોની જરૂર પડે છે.

મોડલિટી કોમ્બિનેશન ડેટા પ્રકાર ટીકા કાર્ય મુખ્ય ગુણવત્તા મેટ્રિક
છબી + ટેક્સ્ટ છબી-કૅપ્શન જોડીઓ, વિઝ્યુઅલ QA, OCR કૅપ્શન લેખન, બાઉન્ડિંગ બોક્સ એનોટેશન, ટેક્સ્ટ ટ્રાન્સક્રિપ્શન કૅપ્શન ચોકસાઈ, દ્રશ્ય ગ્રાઉન્ડિંગ ચોકસાઇ
ઑડિઓ + ટેક્સ્ટ ભાષણ ટ્રાન્સક્રિપ્ટ, ઑડિઓ વર્ણન, બહુભાષી ભાષણ ટ્રાન્સક્રિપ્શન, સ્પીકર ડાયરાઇઝેશન, સેન્ટિમેન્ટ લેબલ્સ WER (શબ્દ ભૂલ દર), વક્તાની ચોકસાઈ
વિડિઓ + ટેક્સ્ટ વિડિઓ કૅપ્શન્સ, એક્શન લેબલ્સ, ટેમ્પોરલ QA સેગમેન્ટ એનોટેશન, ક્રિયા ઓળખ, QA જોડીઓ ટેમ્પોરલ ગોઠવણી ચોકસાઈ, કૅપ્શનિંગ ગુણવત્તા
દસ્તાવેજ (પીડીએફ/સ્કેન) + ટેક્સ્ટ દસ્તાવેજ વિશ્લેષણ, કોષ્ટક નિષ્કર્ષણ, લેઆઉટ સમજણ સ્ટ્રક્ચર એનોટેશન, એન્ટિટી એક્સટ્રેક્શન ક્ષેત્ર નિષ્કર્ષણ ચોકસાઈ, લેઆઉટ F1 સ્કોર
કોડ + કુદરતી ભાષા ટિપ્પણીઓ, ડોકસ્ટ્રિંગ્સ, NL-થી-કોડ જોડીઓ સાથેનો કોડ કોડ સમીક્ષા, ડોક્સ્ટ્રિંગ લેખન, શુદ્ધતા ચકાસણી કાર્યાત્મક શુદ્ધતા (pass@k), NL સંરેખણ

એલએલએમ રેડ-ટીમિંગ અને સલામતી મૂલ્યાંકન

રેડ-ટીમિંગ એ LLM નું વ્યવસ્થિત પ્રતિકૂળ પરીક્ષણ છે જે જમાવટ પહેલાં નિષ્ફળતા મોડ્સને ઓળખે છે. તે સલામતી (હાનિકારક સામગ્રીનું નિર્માણ), વિશ્વસનીયતા (ભ્રમ, અસંગતતા), સુરક્ષા (પ્રોમ્પ્ટ ઇન્જેક્શન, જેલબ્રેક્સ), અને પૂર્વગ્રહ (વસ્તી વિષયક જૂથોમાં ભેદભાવપૂર્ણ આઉટપુટ) ને આવરી લે છે.

એક સ્ટ્રક્ચર્ડ રેડ-ટીમ જોડાણમાં સામાન્ય રીતે શામેલ હોય છે:

  • ધમકી મોડેલને વ્યાખ્યાયિત કરવું: જમાવટના સંદર્ભમાં કયા નુકસાન થવાની સંભાવના સૌથી વધુ છે?
  • પ્રોમ્પ્ટ વર્ગીકરણ બનાવવું: નિષ્ફળતા શ્રેણી, ગંભીરતા અને અસરગ્રસ્ત વસ્તી દ્વારા વિરોધી પ્રોમ્પ્ટ ગોઠવો.
  • ઓટોમેટેડ પ્રોબિંગ: હજારો વિરોધી વેરિઅન્ટ્સ જનરેટ કરવા અને સ્કોર કરવા માટે ઓટોમેટેડ ટૂલ્સનો ઉપયોગ કરો
  • માનવ રેડ-ટીમિંગ: ઉચ્ચ-તીવ્રતા અથવા સૂક્ષ્મ નિષ્ફળતા મોડ્સ માટે વિશિષ્ટ માનવ રેડ-ટીમર્સને તૈનાત કરો જે ઓટોમેશન ચૂકી જાય છે.
  • રિપોર્ટિંગ અને ઉપાય: વર્ગીકરણ શ્રેણી દીઠ દસ્તાવેજ તારણો અને SFT/સંરેખણ ડેટા પાઇપલાઇનમાં પાછા તારણો ફીડ કરો.

નિયમનકારી સંદર્ભ: EU AI અધિનિયમ (કલમ 55) મુજબ, પ્રણાલીગત જોખમ ધરાવતા સામાન્ય હેતુવાળા AI મોડેલના પ્રદાતાઓએ પ્રતિકૂળ પરીક્ષણ કરવું જરૂરી છે. NIST AI RMF અને ISO 42001 પણ AI જોખમ વ્યવસ્થાપનના ભાગ રૂપે રેડ-ટીમિંગનો ઉલ્લેખ કરે છે. EU કાયદાને આધીન ન હોય તેવી સંસ્થાઓને પણ એન્ટરપ્રાઇઝ ગ્રાહકો દ્વારા રેડ-ટીમ મૂલ્યાંકન દસ્તાવેજીકરણ પ્રદાન કરવાની વધુને વધુ જરૂર પડે છે.

LLM તાલીમ ડેટા વિક્રેતાનું મૂલ્યાંકન અને પસંદગી કેવી રીતે કરવી

મોટાભાગના વિક્રેતાઓ સમાન બાબતોનું વચન આપે છે: "ઉચ્ચ ગુણવત્તા," "ઝડપી ડિલિવરી," અને "નિષ્ણાત ટીકાકારો." વાસ્તવિક તફાવતો પછીથી દેખાય છે - જ્યારે અસ્વીકાર દર વધે છે અને સમયરેખા લપસી જાય છે.

શરૂઆતમાં જ મજબૂત વિક્રેતાને ઓળખવા માટે, ચોક્કસ, પ્રક્રિયા-સ્તરના પ્રશ્નો પૂછો. જો તેઓ સમજાવી શકે કે તેઓ કેવી રીતે કાર્ય કરે છે (ફક્ત તેઓ શું ઓફર કરે છે તે જ નહીં), તો તે એક સારો સંકેત છે. જો તેઓ વિગતો ટાળે છે, તો તે એક ચેતવણી છે.

1. ડેટા ગુણવત્તા: ડિલિવરી પહેલાં તમે ગુણવત્તા કેવી રીતે સુનિશ્ચિત કરો છો?

  • એનોટેશન અને અંતિમ ડિલિવરી વચ્ચે કયા પગલાંઓ થાય છે?
  • કાર્યની સમીક્ષા કોણ કરે છે, અને કેટલી વાર?
  • શું તમે મલ્ટી-પાસ QA અને અલગ QA ટીમનો ઉપયોગ કરો છો?
  • જો કોઈ બેચ QA માં નિષ્ફળ જાય, તો કોણ ચૂકવણી કરે છે અને ફરીથી કામ કેટલું ઝડપી છે?

2. એનોટેટર કુશળતા: મારા પ્રોજેક્ટ પર કોણ કામ કરશે?

  • શું એનોટેટર્સ ડોમેન નિષ્ણાતો છે, જનરલિસ્ટ છે, કે મિશ્રણ છે?
  • ઉત્પાદન પહેલાં તમે રેટર્સને કેવી રીતે તાલીમ અને માપાંકન કરો છો?
  • શું તમારા રેટર પૂલમાં વૈશ્વિક સ્તરે ઉપયોગ માટે પૂરતી વિવિધતા છે?

૩. પાઇપલાઇન કવરેજ: શું તમે મને જોઈતી દરેક વસ્તુને ટેકો આપી શકો છો?

  • શું તમે SFT, RLHF/DPO, eval સેટ્સ, બહુભાષી, મલ્ટીમોડલને સપોર્ટ કરો છો?
  • શું તમે નમૂનાઓ શેર કરી શકો છો: ડેટાસેટ, માર્ગદર્શિકા અને સંબંધિત ગ્રાહક સંદર્ભ?
  • શું ભાષાઓ મૂળ બોલનારાઓ દ્વારા આવરી લેવામાં આવે છે (મશીન અનુવાદ નહીં)?

૪. ડેટા ઉત્પત્તિ: ડેટા ક્યાંથી આવે છે?

  • તમે કયા યોગદાનકર્તાની સંમતિ એકત્રિત કરો છો (અને શું તે AI તાલીમને આવરી લે છે)?
  • શું તમે કાઢી નાખવાની વિનંતીઓ (ભૂંસી નાખવાનો અધિકાર) ને સમર્થન આપી શકો છો?
  • ડિલિવરી પછી તમારી રીટેન્શન અને ડિલીટ કરવાની નીતિ શું છે?

૫. સુરક્ષા અને પાલન: આજે તમારી પાસે શું છે?

  • શું તમારી પાસે SOC 2 પ્રકાર II છે? શું તમે પુરાવા શેર કરી શકો છો?
  • ISO 27001 પ્રમાણિત - શું કાર્યક્ષેત્ર?
  • શું તમે HIPAA પર સહી કરી શકો છો (જો જરૂરી હોય તો)?
  • શું તમે GDPR DPA પ્રદાન કરો છો, અને EU ડેટા ક્યાં રહે છે?
  • ક્રોસ-ક્લાયન્ટ એક્સપોઝરને રોકવા માટે તમે ક્લાયન્ટ ડેટાને કેવી રીતે અલગ કરો છો?

૬. ક્ષમતા અને સમયરેખા: તમે વાસ્તવિક રીતે શું આપી શકો છો?

  • કેટલા લાયક શું ટીકાકારો હાલમાં ઉપલબ્ધ છે?
  • પ્રથમ QA-સમીક્ષા કરાયેલ બેચ કેટલા સમયમાં પહોંચાડવામાં આવશે?
  • શું તમે ઝડપથી વોલ્યુમ સ્કેલ કરી શકો છો? તમારી સર્જ ક્ષમતા કેટલી છે?
  • સામાન્ય રીતે વિલંબનું કારણ શું છે, અને તમે તેને કેવી રીતે અટકાવશો?

૭. કિંમત: સાચી કુલ કિંમત કેટલી છે?

  • શું કિંમતમાં QA, પુનઃકાર્ય અને પ્રોજેક્ટ મેનેજમેન્ટનો સમાવેશ થાય છે?
  • જો પ્રોજેક્ટની વચ્ચે માર્ગદર્શિકા બદલાઈ જાય અને કામ ફરીથી કરવું પડે તો શું?
  • જો કાર્યક્ષેત્ર બદલાય તો કોઈ લઘુત્તમ પ્રતિબદ્ધતા અથવા દંડ?

૮. પાયલટ: શું તમે પૂર્ણ સ્કેલ પહેલાં ગુણવત્તા સાબિત કરશો?

  • શું તમે વાસ્તવિક કાર્ય પર પેઇડ પાઇલટ (200-500 વસ્તુઓ) ચલાવશો?
  • જો તે નિષ્ફળ જાય, તો શું તમે તેને કોઈ વધારાના ખર્ચ વિના ફરીથી કરો છો?
  • શું પાયલોટ ટીમ પ્રોડક્શન માટે ચાલુ રહેશે?

9. સંદર્ભો: હું કોની સાથે વાત કરી શકું?

  • શું તમે 2-3 સંબંધિત ગ્રાહક સંદર્ભો શેર કરી શકો છો?
  • શું તમારી પાસે માપી શકાય તેવા પરિણામો ધરાવતા કેસ સ્ટડી છે?
  • મને એવા પ્રોજેક્ટ વિશે કહો જે ખોટો પડ્યો - અને તમે તેને કેવી રીતે સુધાર્યો.

૧૦. ભાગીદારી: પહેલી ડિલિવરી પછી તમે કેવી રીતે કામ કરો છો?

  • શું આપણને સમર્પિત PM/QA લીડ મળે છે, કે પછી ટીમ રોટેટ થશે?
  • ફોલો-ઓન બેચ માટે ટર્નઅરાઉન્ડ સમય કેટલો છે?
  • પછીથી મળેલી વ્યવસ્થિત ભૂલોની તપાસ તમે કેવી રીતે કરશો?
  • માર્ગદર્શિકા બદલાય ત્યારે તમે ટીમોને કેવી રીતે ફરીથી તાલીમ આપો છો?
એલએલએમ તાલીમ ડેટા વિક્રેતાનું મૂલ્યાંકન અને પસંદગી કેવી રીતે કરવી

LLM ડેટા પાયલટ / POC કેવી રીતે ચલાવવું

એક સંરચિત પાયલોટ પ્રોજેક્ટ વિક્રેતા પસંદગીને જોખમમુક્ત કરે છે અને સંપૂર્ણ કરાર પ્રતિબદ્ધતા પહેલાં ગુણવત્તાના મુદ્દાઓને સપાટી પર લાવે છે.

  • પ્રતિનિધિ નમૂના વ્યાખ્યાયિત કરો: તમારા સંપૂર્ણ ડેટાસેટના એજ કેસ અને ડોમેન જટિલતાને આવરી લેતી 200-500 વસ્તુઓ પસંદ કરો.
  • ઉદાહરણો સાથે વિગતવાર ટીકા માર્ગદર્શિકા પ્રદાન કરો.: તમારી ગુણવત્તાનો દર તમારા માર્ગદર્શિકાઓની સ્પષ્ટતા જેટલો જ ઊંચો છે.
  • પાયલોટ પ્રોજેક્ટ શરૂ થાય તે પહેલાં લેખિતમાં સ્વીકૃતિ માપદંડ નક્કી કરો: ન્યૂનતમ સ્કોર, ભૂલ દર અને ટર્નઅરાઉન્ડ સમય સ્પષ્ટ કરો.
  • મિડ-પાયલટ કેલિબ્રેશન કૉલ રાખો: વિક્રેતાની QA ટીમ સાથે મતભેદો અને અસ્પષ્ટ કેસોની સમીક્ષા કરો.
  • પાયલોટ આઉટપુટનું સ્વતંત્ર રીતે ઑડિટ કરો: તમારી ટીમમાં 1-2 ડોમેન નિષ્ણાતોને રેન્ડમ 10% સેમ્પલ બ્લાઇન્ડની સમીક્ષા કરાવો.
  • વિક્રેતાના પોતાના QA રિપોર્ટની વિનંતી કરો: ડિલિવરી પહેલાં તેઓએ કઈ ખામીઓ પકડી અને સુધારી તે પૂછો.
  • ટર્નઅરાઉન્ડ સમય વિરુદ્ધ ક્વોટેડ SLA નું મૂલ્યાંકન કરો: પાયલોટની ગતિ ઘણીવાર ઉત્પાદન ગતિની આગાહી કરે છે.

માર્કેટ આઉટલુક: 2026 માં LLM અને AI તાલીમ ડેટા

LLM બજાર એકત્રીકરણ અને વર્ટિકલ સ્પેશિયલાઇઝેશનના તબક્કામાં પ્રવેશી રહ્યું છે. 2023-2024 માં ફાઉન્ડેશન મોડેલ રિલીઝના ઝડપી પ્રસાર પછી, સંસ્થાઓ હવે LLM ને ઉત્પાદનમાં વિશ્વસનીય રીતે કાર્ય કરવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરી રહી છે - જે ડેટા ગુણવત્તા, મૂલ્યાંકન કઠોરતા અને શાસન માળખા પર ઉચ્ચ માંગ કરે છે.

2026 માં તાલીમ ડેટા બજારને આકાર આપતા મુખ્ય વલણો:

  • પસંદગી અને સંરેખણ ડેટાની વધતી માંગ: જેમ જેમ વધુ સંસ્થાઓ ઓપન-વેઇટ મોડેલ્સ (લામા, મિસ્ટ્રાલ, ફી) ને ફાઇન-ટ્યુન કરે છે, તેમ તેમ અવરોધ કમ્પ્યુટથી ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા RLHF/DPO પ્રેફરન્સ ડેટા તરફ સ્થળાંતરિત થયો છે.
  • મલ્ટિમોડલ ડેટા વૃદ્ધિ: એન્ટરપ્રાઇઝ ડિપ્લોયમેન્ટમાં વિઝન-લેંગ્વેજ મોડેલ્સ હવે પ્રમાણભૂત છે, જેના કારણે ઇમેજ-ટેક્સ્ટ એનોટેશનની માંગમાં વધારો થયો છે.
  • એજન્ટિક AI ડેટા એક ઉભરતી શ્રેણી તરીકે: બહુ-પગલાંના તર્કના નિશાન અને ટૂલ-ઉપયોગ દેખરેખ ડેટા પ્રારંભિક છે પરંતુ એજન્ટ ડિપ્લોયમેન્ટ સ્કેલ તરીકે ઝડપથી વધી રહ્યા છે.
  • નિયમનકારી-આધારિત ઉદ્ભવસ્થાન જરૂરિયાતો: EU AI એક્ટ પાલન દસ્તાવેજીકરણ આવશ્યકતાઓ ઓડિટેબલ, સંમતિ-આધારિત ડેટા પાઇપલાઇન્સની માંગ ઉભી કરી રહી છે
  • કૃત્રિમ + માનવ હાઇબ્રિડ પાઇપલાઇન્સ: આધુનિક AI વિકાસ દ્વારા માંગવામાં આવતી પુનરાવૃત્તિ ગતિ માટે શુદ્ધ માનવ ટીકા ખૂબ ધીમી છે; બજાર માનવ માન્યતા લૂપ્સ સાથે કૃત્રિમ પેઢી તરફ આગળ વધી રહ્યું છે.

તાલીમ આપતી વખતે અથવા LLM ડેટા મેળવતી વખતે થતી સામાન્ય ભૂલો

લેખિત એનોટેશન માર્ગદર્શિકા વિના શરૂઆત: એજ કેસના સ્પષ્ટ ઉદાહરણો વિના એનોટેટર્સ સુસંગતતા જાળવી શકતા નથી. ઉત્પાદન શરૂ થાય તે પહેલાં હંમેશા વિગતવાર એનોટેશન માર્ગદર્શિકામાં રોકાણ કરો.

ગુણવત્તા કરતાં જથ્થાને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવું : ઓછી ગુણવત્તાવાળા વધુ ડેટા સામાન્ય રીતે મોડેલના પ્રદર્શનને એક મર્યાદાથી વધુ ખરાબ કરે છે. 50K–100K વસ્તુઓના ક્યુરેટેડ, ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા SFT ડેટાસેટ્સ નિયમિતપણે 10M+ વસ્તુઓના કાચા ડેટાસેટ્સ કરતાં વધુ સારું પ્રદર્શન કરે છે.

પાયલોટ પ્રોજેક્ટ છોડી દેવો : ચકાસણી ન કરાયેલા વિક્રેતાઓ સાથેના પૂર્ણ-વોલ્યુમ કરારોમાં નિયમિતપણે ગુણવત્તાના મુદ્દાઓ શોધવામાં આવે છે જે 500 આઇટમના પાયલોટ પ્રોજેક્ટમાં ફસાઈ શકે છે જે સંપૂર્ણ પ્રોજેક્ટના એક ભાગનો ખર્ચ કરે છે.

કૃત્રિમ ડેટાને માનવ ડેટાની સમકક્ષ ગણવો : કૃત્રિમ ડેટા એક પૂરક છે, રિપ્લેસમેન્ટ નથી. કૃત્રિમ-માત્ર પસંદગી ડેટા પર તાલીમ પામેલા મોડેલોએ સ્વતંત્ર મૂલ્યાંકનમાં ગોઠવણીમાં ઘટાડો દર્શાવ્યો છે.

મૂલ્યાંકન ડેટાની અવગણના : ઘણી ટીમો તાલીમ ડેટામાં ભારે રોકાણ કરે છે અને મૂલ્યાંકનમાં ઓછું રોકાણ કરે છે. તમારું તાલીમ રોકાણ કામ કરી રહ્યું છે કે કેમ તે માપવા માટે એક મજબૂત મૂલ્યાંકન સ્યુટ (વિરોધી રેડ-ટીમ કેસ સહિત) જરૂરી છે.

ડેટાના મૂળને અવગણવું : નિયમન કરાયેલ ઉદ્યોગો અથવા જાહેર-મુખી જમાવટમાં, ડેટા સ્ત્રોતોનું દસ્તાવેજીકરણ કરવામાં અસમર્થતા ઉત્પાદન લોન્ચને અવરોધિત કરી શકે છે અથવા પૂર્વવર્તી કાનૂની જવાબદારી બનાવી શકે છે.

તાલીમ અને મૂલ્યાંકન માટે સમાન ડેટાસેટનો ઉપયોગ : બેન્ચમાર્ક દૂષણ એક દસ્તાવેજીકૃત સમસ્યા છે. કડક તાલીમ/ઇવલ અલગતા જાળવી રાખો અને એવા રાખવામાં આવેલા મૂલ્યાંકન સેટને પ્રાધાન્ય આપો જે ક્યારેય વિક્રેતાની તાલીમ પાઇપલાઇનમાં ન હતા.

શા માટે શેપ તમારા પ્રોજેક્ટ માટે યોગ્ય LLM તાલીમ ડેટા પાર્ટનર છે

આ માર્ગદર્શિકા દરમ્યાન, અમે મોટા ભાષા મોડેલો બનાવવા, તેને સુધારણા અને મૂલ્યાંકન કરવા માટે શું જરૂરી છે તે દર્શાવ્યું છે: દરેક તાલીમ તબક્કે યોગ્ય ડેટા, સખત ગુણવત્તા નિયંત્રણ, ઉત્પત્તિ દસ્તાવેજીકરણ, ડોમેન કુશળતા, અને પ્રારંભિક પાયલોટથી ઉત્પાદન સ્કેલ સુધી તમને સહાય કરવા સક્ષમ વિક્રેતા. આ વિભાગ તે જરૂરિયાતોને સીધા જ શેપ શું પ્રદાન કરે છે તેના પર આધારિત છે - સંપૂર્ણપણે ચકાસાયેલ સેવાઓ પર આધારિત, દાવાઓ પર નહીં.

ચારેય LLM તાલીમ તબક્કામાં પૂર્ણ-પાઈપલાઈન કવરેજ

મોટાભાગના તાલીમ ડેટા વિક્રેતાઓ પાઇપલાઇનના એક કે બે તબક્કામાં નિષ્ણાત હોય છે. એક સામાન્ય મર્યાદા એ છે કે એવા વિક્રેતાઓ જે એનોટેશન સારી રીતે હેન્ડલ કરે છે પરંતુ તેમની પાસે રેડ-ટીમિંગ ક્ષમતા નથી, અથવા વ્યાપક પહોંચ ધરાવતા બજારો છે પરંતુ વિશિષ્ટ કાર્યો માટે કોઈ ડોમેન નિષ્ણાત ટીકાકારો નથી.

શેપ એક જ ભાગીદાર પાસેથી સંપૂર્ણ LLM તાલીમ પાઇપલાઇનને ટેકો આપવા માટે રચાયેલ છે:

એલએલએમ તાલીમ તબક્કો ખરીદદારોને શું જોઈએ છે શેપ સર્વિસ
પ્રી-ટ્રેનિંગ ડેટા ક્યુરેશન ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળી, વૈવિધ્યસભર, ફિલ્ટર કરેલ ટેક્સ્ટ કોર્પોરા; બહુભાષી કવરેજ; PII દૂર કરવું ડેટા કલેક્શન (ટેક્સ્ટ, ઑડિઓ, છબીઓ, વિડિયો) + ડેટા લાઇસન્સિંગ (ઓફ-ધ-શેલ્ફ ક્યુરેટેડ ડેટાસેટ્સ)
સુપરવાઇઝ્ડ ફાઇન-ટ્યુનિંગ (SFT) નિષ્ણાત-લેખિત સૂચના-પ્રતિભાવ જોડીઓ; ડોમેન-વિશિષ્ટ એનોટેશન; પ્રોમ્પ્ટ અને પ્રતિભાવ જનરેશન ફાઇન-ટ્યુનિંગ સોલ્યુશન્સ + એઆઈ પ્રોમ્પ્ટ અને રિસ્પોન્સ જનરેશન
પસંદગી સંરેખણ (RLHF / DPO) માનવ પસંદગી રેન્કિંગ; પ્રશિક્ષિત રેટર પૂલ; IAA-ટ્રેક કરેલ એનોટેશન; પ્રોમ્પ્ટ-પસંદ-અસ્વીકારિત ત્રિપુટી આરએલએચએફ સોલ્યુશન્સ
રીટ્રીવલ-ઓગમેન્ટેડ જનરેશન (RAG) સ્વચ્છ, સંરચિત જ્ઞાન આધાર દસ્તાવેજો; પુનઃપ્રાપ્તિની ચોકસાઈ માટે કાપેલા અને ટૅગ કરેલા આરએજી સોલ્યુશન્સ
મલ્ટિમોડલ તાલીમ ડેટા છબી-ટેક્સ્ટ જોડીઓ, ઑડિઓ-ટેક્સ્ટ જોડીઓ, દ્રશ્ય સૂચના ટ્યુનિંગ, OCR ડેટા, વિડિઓ એનોટેશન મલ્ટિમોડલ એઆઈ સોલ્યુશન્સ
મૂલ્યાંકન અને રેડ-ટીમિંગ એડવર્સરિયલ પ્રોમ્પ્ટ સ્યુટ્સ; સલામતી અને પૂર્વગ્રહ પરીક્ષણ; નિષ્ફળતા મોડ દસ્તાવેજીકરણ રેડ ટીમિંગ સેવાઓ
વાતચીત AI અને ભાષણ 65+ ભાષાઓમાં બહુભાષી ટ્રાન્સક્રિપ્શન, સ્પીકર ડાયરાઇઝેશન, ડાયલોગ ડેટાસેટ્સ વાતચીત AI + સ્પીચ ડેટા કેટલોગ (65+ ભાષાઓ)
હેલ્થકેર અને મેડિકલ એલએલએમ HIPAA-સુસંગત એનોટેશન; ક્લિનિકલ નિષ્ણાત સમીક્ષકો; ઓળખ ન કરાયેલ તબીબી ડેટાસેટ્સ હેલ્થકેર એઆઈ સોલ્યુશન્સ + મેડિકલ ડેટા કેટલોગ

આગામી પગલાં

દરેક LLM પ્રોજેક્ટનો અવકાશ, ક્ષેત્ર અને તબક્કા અલગ હોય છે. ભલે તમે ઓપન-વેઇટ મોડેલ પર તમારો પહેલો ફાઇન-ટ્યુનિંગ પ્રયોગ ચલાવી રહ્યા હોવ, પ્રોડક્શન RLHF પાઇપલાઇન બનાવી રહ્યા હોવ, અથવા મલ્ટિમોડલ ડિપ્લોયમેન્ટ માટે તૈયારી કરી રહ્યા હોવ, શરૂઆતનો મુદ્દો એક જ છે: કોઈની સાથે વાત કરતા પહેલા તમારી ડેટા આવશ્યકતાઓને સ્પષ્ટ રીતે વ્યાખ્યાયિત કરો.

જો તમે Shaip સાથે તમારી LLM તાલીમ ડેટા જરૂરિયાતોની ચર્ચા કરવા તૈયાર છો, તો shaip.com/contact-us/ ની મુલાકાત લો અથવા shaip.com/solutions/generative-ai પર Fine-Tuning, RLHF, Multimodal AI, RAG અને Conversational AI માટે ચોક્કસ સેવા પૃષ્ઠો શોધો.

ચાલો વાત કરીએ

  • આ ક્ષેત્ર માન્યતાની હેતુઓ માટે છે અને તેને બદલાશે નહીં.
  • નોંધણી કરાવીને, હું શેપ સાથે સંમત છું. ગોપનીયતા નીતિ અને સેવાની શરતો અને શેપ તરફથી B2B માર્કેટિંગ સંદેશાવ્યવહાર પ્રાપ્ત કરવા માટે મારી સંમતિ આપું છું.

વારંવાર પૂછાતા પ્રશ્નો (FAQ)

DL એ ML નું એક સબફિલ્ડ છે જે ડેટામાં જટિલ પેટર્ન શીખવા માટે બહુવિધ સ્તરો સાથે કૃત્રિમ ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરે છે. ML એ AI નો એક સબસેટ છે જે અલ્ગોરિધમ્સ અને મોડેલો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે જે મશીનોને ડેટામાંથી શીખવા માટે સક્ષમ બનાવે છે. મોટા ભાષા મોડેલો (LLMs) ડીપ લર્નિંગનો સબસેટ છે અને જનરેટિવ AI સાથે સામાન્ય જમીન શેર કરે છે, કારણ કે બંને ડીપ લર્નિંગના વ્યાપક ક્ષેત્રના ઘટકો છે.

મોટા ભાષા મોડેલો, અથવા LLM, એ વિસ્તૃત અને બહુમુખી ભાષા મોડેલો છે જે શરૂઆતમાં ભાષાના મૂળભૂત પાસાઓને સમજવા માટે વ્યાપક ટેક્સ્ટ ડેટા પર પૂર્વ-તાલીમ પામેલા હોય છે. પછી તેમને ચોક્કસ એપ્લિકેશનો અથવા કાર્યો માટે ફાઇન-ટ્યુન કરવામાં આવે છે, જે તેમને ચોક્કસ હેતુઓ માટે અનુકૂલિત અને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવાની મંજૂરી આપે છે.

સૌપ્રથમ, મોટા ભાષા મોડેલો વિશાળ માત્રામાં ડેટા અને અબજો પરિમાણો સાથે તેમની વ્યાપક તાલીમને કારણે વિશાળ શ્રેણીના કાર્યોને સંભાળવાની ક્ષમતા ધરાવે છે.

બીજું, આ મોડેલો અનુકૂલનક્ષમતા દર્શાવે છે કારણ કે તેમને ન્યૂનતમ ચોક્કસ ક્ષેત્ર તાલીમ ડેટા સાથે સુધારી શકાય છે.

છેલ્લે, જ્યારે વધારાના ડેટા અને પરિમાણોનો સમાવેશ કરવામાં આવે છે ત્યારે LLM નું પ્રદર્શન સતત સુધારો દર્શાવે છે, જે સમય જતાં તેમની અસરકારકતામાં વધારો કરે છે.

પ્રોમ્પ્ટ ડિઝાઇનમાં ચોક્કસ કાર્યને અનુરૂપ પ્રોમ્પ્ટ બનાવવાનો સમાવેશ થાય છે, જેમ કે અનુવાદ કાર્યમાં ઇચ્છિત આઉટપુટ ભાષાનો ઉલ્લેખ કરવો. બીજી બાજુ, પ્રોમ્પ્ટ એન્જિનિયરિંગ, ડોમેન જ્ઞાનનો સમાવેશ કરીને, આઉટપુટ ઉદાહરણો પ્રદાન કરીને અથવા અસરકારક કીવર્ડ્સનો ઉપયોગ કરીને પ્રદર્શનને ઑપ્ટિમાઇઝ કરવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. પ્રોમ્પ્ટ ડિઝાઇન એક સામાન્ય ખ્યાલ છે, જ્યારે પ્રોમ્પ્ટ એન્જિનિયરિંગ એક વિશિષ્ટ અભિગમ છે. જ્યારે પ્રોમ્પ્ટ ડિઝાઇન બધી સિસ્ટમો માટે આવશ્યક છે, ત્યારે ઉચ્ચ ચોકસાઈ અથવા પ્રદર્શનની જરૂર હોય તેવી સિસ્ટમો માટે પ્રોમ્પ્ટ એન્જિનિયરિંગ મહત્વપૂર્ણ બની જાય છે.

ત્રણ પ્રકારના મોટા ભાષા મોડેલ છે. દરેક પ્રકારને પ્રોત્સાહન આપવા માટે અલગ અભિગમની જરૂર પડે છે.

  • સામાન્ય ભાષા મોડેલો તાલીમ ડેટામાં ભાષાના આધારે આગામી શબ્દની આગાહી કરે છે.
  • સૂચના ટ્યુન કરેલા મોડેલોને ઇનપુટમાં આપેલી સૂચનાઓના પ્રતિભાવની આગાહી કરવા માટે તાલીમ આપવામાં આવે છે.
  • સંવાદ ટ્યુન કરેલા મોડેલોને આગામી પ્રતિભાવ ઉત્પન્ન કરીને સંવાદ જેવી વાતચીત કરવાની તાલીમ આપવામાં આવે છે.