ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ (LLM): 2026 ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਗਾਈਡ

LLM ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਭ ਕੁਝ ਜਾਣਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ

ਈਬੁਕ ਡਾਉਨਲੋਡ ਕਰੋ

ਜਾਣ-ਪਛਾਣ

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ 2026 ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਲਈ ਡੇਟਾ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਸੁਧਾਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਇਹ ਗਾਈਡ ਤੁਹਾਡਾ ਪੂਰਾ ਹਵਾਲਾ ਹੈ। LLM ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਾਅ ਆਇਆ ਹੈ: ਫਰੰਟੀਅਰ ਮਾਡਲ ਹੁਣ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਏਜੰਟਾਂ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਤਕਨੀਕਾਂ ਬੁਨਿਆਦੀ RLHF ਤੋਂ ਡਾਇਰੈਕਟ ਪ੍ਰੈਫਰੈਂਸ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ (DPO) ਤੱਕ ਵਿਕਸਤ ਹੋਈਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ EU ਵਿੱਚ ਰੈਗੂਲੇਟਰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।

ਇਹ ਗਾਈਡ ਸ਼ੋਰ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ LLM ਕੀ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, LLM ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੇ ਚਾਰ ਪੜਾਵਾਂ ਦਾ ਨਕਸ਼ਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਸਕੋਰ ਕੀਤਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਤੁਹਾਡੇ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਲਈ ਬਿਲਡਿੰਗ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ, ਜਾਂ ਰੀਟ੍ਰੀਵਲ-ਔਗਮੈਂਟਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ (RAG) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਚੋਣ ਕਰਨ ਲਈ ਫੈਸਲੇ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।

ਇਹ ਗਾਈਡ ਕਿਸ ਲਈ ਹੈ?

ਇਹ ਗਾਈਡ ਇਹਨਾਂ ਲਈ ਲਿਖੀ ਗਈ ਹੈ:

ਐਲਐਲਐਮ ਰਣਨੀਤੀ ਅਤੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਚੋਣ ਬਾਰੇ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਏਆਈ ਉਤਪਾਦ ਆਗੂ ਅਤੇ ਏਆਈ ਦੇ ਮੁਖੀ
ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਂ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਲਈ ਡੇਟਾ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਐਮਐਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਅਤੇ ਖੋਜ ਵਿਗਿਆਨੀ
ਡਾਟਾ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਡਾਟਾ ਖਰੀਦ ਅਤੇ ਸੋਰਸਿੰਗ ਟੀਮਾਂ
ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਟੀਮਾਂ ਡੇਟਾ ਉਤਪਤੀ, ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਜੋਖਮ, ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
ਸੰਸਥਾਪਕ ਅਤੇ ਸਟਾਰਟਅੱਪ CTOs LLM-ਸੰਚਾਲਿਤ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ

ਐਲਐਲਐਮ ਬਨਾਮ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਬਨਾਮ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਏਆਈ ਬਨਾਮ ਏਜੰਟਿਕ ਏਆਈ

ਟਰਮ	ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ	ਉਦਾਹਰਨ
ਵੱਡੀ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ (LLM)	ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਮਾਡਲ ਜੋ ਸਵੈ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੁਆਰਾ ਵਿਸ਼ਾਲ ਟੈਕਸਟ ਕਾਰਪੋਰਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੈ।	ਲਾਮਾ 3, ਮਿਸਟ੍ਰਲ, GPT-4 (ਸਿਰਫ਼-ਟੈਕਸਟ)
ਜਨਰੇਟਿਵ AI (GenAI)	ਏਆਈ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਜੋ ਸਮੱਗਰੀ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ (ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰ, ਆਡੀਓ, ਵੀਡੀਓ, ਕੋਡ)।	ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ, ਮਿਡਜਰਨੀ, ਸੁਨੋ, ਸੋਰਾ
ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਏ.ਆਈ	ਏਆਈ ਮਾਡਲ ਜੋ ਕਈ ਰੂਪਾਂ (ਟੈਕਸਟ + ਚਿੱਤਰ, ਟੈਕਸਟ + ਆਡੀਓ, ਆਦਿ) ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।	GPT-4V, Gemini 1.5, LLaVA, Claude 3
ਏਜੰਟ ਏ.ਆਈ	ਏਆਈ ਸਿਸਟਮ ਜੋ ਟੂਲਸ, ਏਪੀਆਈ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਮਲਟੀ-ਸਟੈਪ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੇ ਹਨ।	ਆਟੋਜੀਪੀਟੀ, ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਰਤੋਂ, ਡੇਵਿਨ
ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ	ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਂਪਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ ਅਧਾਰ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ।	ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਫਰੰਟੀਅਰ ਐਲਐਲਐਮ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਐਲਐਲਐਮ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ

LLM ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਵੱਡੀ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ। ਖਰੀਦਦਾਰ ਜੋ ਵਾਧੂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ:

SFT (ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ) : ਸਪੱਸ਼ਟ ਲੇਬਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਕਿਉਰੇਟਿਡ ਹਦਾਇਤ-ਜਵਾਬ ਜੋੜਿਆਂ 'ਤੇ ਇੱਕ ਬੇਸ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ
RLHF (ਮਨੁੱਖੀ ਫੀਡਬੈਕ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਸਿਖਲਾਈ) : ਇੱਕ ਇਨਾਮ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਮਨੁੱਖੀ ਤਰਜੀਹ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਵਿਧੀ ਅਤੇ ਫਿਰ RL ਰਾਹੀਂ LLM ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ।
RLAIF (AI ਫੀਡਬੈਕ ਤੋਂ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਸਿਖਲਾਈ) : ਇੱਕ ਰੂਪ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਮਨੁੱਖੀ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਜਾਂ ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਤਰਜੀਹ ਲੇਬਲ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਡੀਪੀਓ (ਡਾਇਰੈਕਟ ਪ੍ਰੈਫਰੈਂਸ ਔਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ) : ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਵਿਧੀ ਜੋ ਵੱਖਰੇ ਇਨਾਮ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਤਰਜੀਹੀ ਜੋੜਿਆਂ 'ਤੇ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ - ਪੀਪੀਓ-ਅਧਾਰਿਤ ਆਰਐਲਐਚਐਫ ਨਾਲੋਂ ਸਰਲ ਅਤੇ ਵੱਧਦੀ ਤਰਜੀਹੀ।
ਆਰਏਜੀ (ਪ੍ਰਾਪਤ-ਸੰਵਰਧਿਤ ਪੀੜ੍ਹੀ) : ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਜੋ ਬਾਹਰੀ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਤੋਂ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦੇ ਨਾਲ ਐਲਐਲਐਮ ਪੀੜ੍ਹੀ ਨੂੰ ਪੂਰਕ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਟੋਕਨ : ਇੱਕ LLM ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਮੂਲ ਇਕਾਈ; ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 0.75 ਸ਼ਬਦ
ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ : ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਇਨਫਰੈਂਸ ਕਾਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ LLM ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਿੰਨੇ ਟੋਕਨ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ

ਐਲਐਲਐਮ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ: ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ

ਹਰੇਕ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇੱਥੇ ਸਰਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅੰਤ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ - ਉਹਨਾਂ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੇ ਹਨ:

ਸਰੋਤ ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਕਿਊਰੇਟ ਕਰੋ: ਵਿਭਿੰਨ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਕੱਚਾ ਟੈਕਸਟ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ — ਵੈੱਬ ਕ੍ਰੌਲ, ਕਿਤਾਬਾਂ, ਕੋਡ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀਆਂ, ਅਕਾਦਮਿਕ ਪੇਪਰ, ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਪੋਰਾ। ਟੀਚਾ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਕਵਰੇਜ ਹੈ। ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ, ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਸੈਂਕੜੇ ਅਰਬਾਂ ਤੋਂ ਖਰਬਾਂ ਟੋਕਨ। ਕਿਊਰੇਸ਼ਨ ਗੈਰ-ਸਮਝੌਤਾਯੋਗ ਹੈ: ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਹਟਾਓ, ਘੱਟ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰੋ, PII ਨੂੰ ਹਟਾਓ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਡੇਟਾ ਦੇਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਜ਼ਹਿਰੀਲੇ ਵਰਗੀਕਰਣ ਲਾਗੂ ਕਰੋ।
ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸ ਅਤੇ ਟੋਕਨਾਈਜ਼: ਕੱਚੇ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਧਾਰਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਟੋਕਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਉਹ ਬੁਨਿਆਦੀ ਇਕਾਈਆਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਟੋਕਨ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪ-ਸ਼ਬਦ ਇਕਾਈਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ (BPE ਜਾਂ SentencePiece ਵਰਗੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ), ਭਾਵ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ 1-3 ਟੋਕਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ਡ ਕਾਰਪਸ ਨੂੰ ਉਸ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਸੀਰੀਅਲਾਈਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ।
ਬੇਸ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ: ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਵੈ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪੂਰੇ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਡ ਕਾਰਪਸ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ - ਖਰਬਾਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਿੱਚ, ਸੰਦਰਭ ਤੋਂ ਅਗਲੇ ਟੋਕਨ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨਾ। ਮਾਡਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਸੈਂਕੜੇ ਅਰਬਾਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਐਡਜਸਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪੜਾਅ ਲਈ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕੰਪਿਊਟ (ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਤੋਂ ਮਹੀਨਿਆਂ ਤੱਕ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਹਜ਼ਾਰਾਂ GPU) ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਬੇਸ ਮਾਡਲ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਿਆਪਕ ਭਾਸ਼ਾ ਸਮਝ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਪਰ ਕੋਈ ਖਾਸ ਵਿਵਹਾਰ ਜਾਂ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ।
ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ (SFT) ਚਲਾਓ: ਬੇਸ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਹੁਨਰਮੰਦ ਮਨੁੱਖੀ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲਿਖੇ ਜਾਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ (ਨਿਰਦੇਸ਼, ਆਦਰਸ਼ ਜਵਾਬ) ਜੋੜਿਆਂ ਦੇ ਇੱਕ ਕਿਉਰੇਟਿਡ ਸੈੱਟ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਪੜਾਅ ਉਹ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲ ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨਾ, ਸਹੀ ਟੋਨ ਅਪਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡਾਊਨਸਟ੍ਰੀਮ ਉਤਪਾਦ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦਾ ਮੁੱਖ ਨਿਰਧਾਰਕ ਹੈ।
ਤਰਜੀਹ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ (RLHF ਜਾਂ DPO) ਲਾਗੂ ਕਰੋ: ਮਨੁੱਖੀ ਰੇਟਰ ਇੱਕੋ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਈ ਕਈ ਮਾਡਲ ਜਵਾਬਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਦਰਜਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਦਰਜਾਬੰਦੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵੱਲ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਮਦਦਗਾਰ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਇਮਾਨਦਾਰ ਹਨ। ਇਹ ਪੜਾਅ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਨਿਰਦੇਸ਼-ਅਨੁਸਾਰ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ-ਗ੍ਰੇਡ ਸਹਾਇਕ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਇੰਟਰ-ਐਨੋਟੇਟਰ ਸਮਝੌਤਾ (IAA) ਅਤੇ ਰੇਟਰ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾਪਦੰਡ ਹਨ।
ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਰੈੱਡ-ਟੀਮ: ਵਧੀਆ-ਟਿਊਨ ਕੀਤੇ, ਇਕਸਾਰ ਮਾਡਲ ਦਾ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਟੈਸਟ ਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ, ਭਰਮ ਪੈਟਰਨਾਂ, ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਵਿਰੋਧੀ ਲਾਲ-ਟੀਮਿੰਗ ਦੇ ਅਧੀਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਖੋਜਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਫੀਡ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ - ਪਛਾਣੇ ਗਏ ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡ ਅਗਲੇ SFT ਜਾਂ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਦੁਹਰਾਓ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਸਿਖਲਾਈ ਉਦਾਹਰਣ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਡੇਟਾ ਫਲਾਈਵ੍ਹੀਲ ਰਾਹੀਂ ਦੁਹਰਾਓ: ਤੈਨਾਤੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਅਸਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ (ਜਿੱਥੇ ਇਜਾਜ਼ਤ ਅਤੇ ਸਹਿਮਤੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ) ਨਵੇਂ ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡ, ਕਿਨਾਰੇ ਦੇ ਕੇਸ, ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ ਗੈਪ ਨੂੰ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਐਨੋਟੇਟ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਿਯਮਤ ਚੱਕਰਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਵਾਪਸ ਫੀਡ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਟੀਮਾਂ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਉਹ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਤੈਨਾਤ ਮਾਡਲ ਅਸਫਲਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਨਵੇਂ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਭ ਤੋਂ ਛੋਟਾ ਲੂਪ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਪੜਾਅ ਅਨੁਸਾਰ ਐਲਐਲਐਮ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ: ਹਵਾਲਾ ਸਾਰਣੀ

ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ	ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ	ਆਮ ਫਾਰਮੈਟ	ਸਕੇਲ	ਮਨੁੱਖੀ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ	ਮੁੱਖ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾਪਦੰਡ
ਪ੍ਰੀਟ੍ਰੇਨਿੰਗ	ਵੈੱਬ ਟੈਕਸਟ, ਕਿਤਾਬਾਂ, ਕੋਡ, ਪੇਪਰ, ਬਹੁਭਾਸ਼ਾਈ ਸੰਗ੍ਰਹਿ	ਪਲੇਨ ਟੈਕਸਟ / ਟੋਕਨਾਈਜ਼ਡ	100B–15T ਟੋਕਨ	ਘੱਟੋ-ਘੱਟ (ਸਿਰਫ਼ ਕੁਆਲਿਟੀ ਫਿਲਟਰਿੰਗ)	ਡੀਡੁਪਲੀਕੇਸ਼ਨ, PII ਹਟਾਉਣਾ, ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਜ਼ਹਿਰੀਲੇਪਣ ਨੂੰ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨਾ
SFT (ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ)	ਹਦਾਇਤ-ਜਵਾਬ ਜੋੜੇ	JSON: {ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਸੰਪੂਰਨਤਾ}	10K–1M ਉਦਾਹਰਣਾਂ	ਉੱਚ (ਮਾਹਰ ਲੇਖਕ/ਸਮੀਖਿਅਕ)	ਜਵਾਬ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਫਾਰਮੈਟ ਪਾਲਣਾ, ਸੁਰ, ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ
RLHF / DPO (ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ)	ਮਨੁੱਖੀ ਤਰਜੀਹ ਦਰਜਾਬੰਦੀ	JSON: {ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ, ਅਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ}	50 ਹਜ਼ਾਰ–500 ਹਜ਼ਾਰ ਜੋੜੇ	ਉੱਚ (ਸਿਖਿਅਤ ਤਰਜੀਹ ਦਰਸ਼ਕ)	IAA ਸਕੋਰ, ਜਨਸੰਖਿਆ ਵਿਭਿੰਨਤਾ, ਰੇਟਰ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਵਰੇਜ
ਆਰਐਲਏਆਈਐਫ	ਏਆਈ-ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਤਰਜੀਹ ਲੇਬਲ + ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ	JSON: {ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਚੁਣਿਆ ਗਿਆ, ਅਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ai_label}	100K–10M+ ਜੋੜੇ	ਮਾਧਿਅਮ (ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨਮੂਨਾ)	ਏਆਈ ਜੱਜ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਲੇਬਲਾਂ 'ਤੇ ਗਲਤ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਦਰ
ਮੁਲਾਂਕਣ / ਮਾਪਦੰਡ	ਸੁਨਹਿਰੀ-ਮਿਆਰੀ ਜਵਾਬਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਪ੍ਰੋਂਪਟ	JSON/CSV: {ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਹਵਾਲਾ_ਉੱਤਰ}	1 ਹਜ਼ਾਰ–100 ਹਜ਼ਾਰ ਆਈਟਮਾਂ	ਉੱਚ (ਮਾਹਰ ਐਨੋਟੇਟਰ)	ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡਾਂ ਦੀ ਕਵਰੇਜ, ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਕੋਈ ਲੀਕੇਜ ਨਹੀਂ
ਰੈੱਡ-ਟੀਮਿੰਗ	ਵਿਰੋਧੀ ਧਿਰ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਪੱਖਪਾਤ, ਜੇਲ੍ਹ ਬ੍ਰੇਕਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ	JSON: {ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਅਸਫਲਤਾ_ਸ਼੍ਰੇਣੀ, ਗੰਭੀਰਤਾ}	500–50K ਪ੍ਰੋਂਪਟ	ਉੱਚ (ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲਾਲ-ਟੀਮਰ)	ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡ ਕਵਰੇਜ, ਤੁਰੰਤ ਵਿਭਿੰਨਤਾ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ
ਮਲਟੀਮੋਡਲ SFT	ਚਿੱਤਰ-ਟੈਕਸਟ ਜੋੜੇ, ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਹਦਾਇਤ ਡੇਟਾ	JSON + ਚਿੱਤਰ ਫਾਈਲਾਂ: {ਚਿੱਤਰ, ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਜਵਾਬ}	10K–1M ਜੋੜੇ	ਉੱਚ (ਐਨੋਟੇਟਰ + ਵੈਲੀਡੇਟਰ)	ਸੁਰਖੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਗਰਾਉਂਡਿੰਗ, OCR ਗੁਣਵੱਤਾ
ਏਜੰਟਿਕ / ਔਜ਼ਾਰ-ਵਰਤੋਂ	ਮਲਟੀ-ਟਰਨ ਰੀਜ਼ਨਿੰਗ ਟ੍ਰੇਸ, ਟੂਲ-ਕਾਲ ਲੌਗ	JSON: {ਟਰੇਸ, ਕਾਰਵਾਈਆਂ, ਨਿਰੀਖਣ, ਨਤੀਜਾ}	1K–100K ਟ੍ਰੇਸ	ਉੱਚ (ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰ)	ਟਰੇਸ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਟੂਲ-ਕਾਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡ ਕਵਰੇਜ

ਇੱਕ LLM ਨੂੰ ਕਿੰਨਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? (2026 ਹਵਾਲਾ)

ਖਰੀਦਦਾਰ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ ਉਹ ਹੈ: ਮੈਨੂੰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿੰਨਾ ਡੇਟਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ? ਜਵਾਬ ਇਸ ਗੱਲ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੇ ਕਿਸ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਹੋ। ਉਦਯੋਗ ਟੋਕਨਾਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਵਾਲੀਅਮ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ - ਗੀਗਾਬਾਈਟ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ - ਕਿਉਂਕਿ ਟੋਕਨ ਗਿਣਤੀ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਮਾਡਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕੱਚੇ ਫਾਈਲ ਆਕਾਰ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ।

ਇੱਕ ਸੰਦਰਭ ਬਿੰਦੂ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ: ਇੱਕ ਟ੍ਰਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨ ਲਗਭਗ 750 ਬਿਲੀਅਨ ਸ਼ਬਦ ਹਨ, ਜਾਂ ਲਗਭਗ ਲੱਖਾਂ ਕਿਤਾਬਾਂ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹਨ। ਲਾਮਾ 3 (405B) ਅਤੇ ਜੈਮਿਨੀ 1.5 ਵਰਗੇ ਆਧੁਨਿਕ ਫਰੰਟੀਅਰ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ 10-15 ਟ੍ਰਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨ ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਅਤੇ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਲਈ - ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਪੜਾਵਾਂ ਲਈ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਖਰੀਦਦਾਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ - ਵਾਲੀਅਮ ਕਿਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਹਨ।

ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ	ਡਾਟਾ ਵਾਲੀਅਮ (ਟੋਕਨ / ਉਦਾਹਰਣਾਂ)	ਮੋਟਾ ਫਾਇਲ ਅਕਾਰ ਸਮਾਨ	ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੌਣ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ	ਕੁੰਜੀ ਪਾਬੰਦੀ
ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ (ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ)	100B - 15T+ ਟੋਕਨ	~80 GB - 12 TB ਟੈਕਸਟ	ਫਰੰਟੀਅਰ ਮਾਡਲ ਲੈਬ (ਗੂਗਲ, ਮੈਟਾ, ਐਂਥ੍ਰੋਪਿਕ, ਮਿਸਟ੍ਰਲ)	ਲਾਗਤ, ਨਕਲ, ਕਾਨੂੰਨੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ
ਡੋਮੇਨ-ਅਡੈਪਟਿਵ ਪ੍ਰੀਟ੍ਰੇਨਿੰਗ	1B - 100B ਟੋਕਨ	~800 ਐਮਬੀ - 80 ਜੀਬੀ	ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਸਿਖਲਾਈ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਬੇਸ ਮਾਡਲ	ਡੋਮੇਨ ਕਵਰੇਜ, ਡੇਟਾ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ
ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ (SFT)	10K - 1M ਉਦਾਹਰਣਾਂ	~10 MB - 2 GB (JSON)	ਕੋਈ ਵੀ ਸੰਸਥਾ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਵੇਟ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ	ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰ ਪਹੁੰਚ
ਤਰਜੀਹੀ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ (RLHF/DPO)	50K - 500K ਤਰਜੀਹੀ ਜੋੜੇ	~50 ਐਮਬੀ - 500 ਐਮਬੀ (ਜੇਐਸਓਐਨ)	ਉਤਪਾਦਨ-ਗ੍ਰੇਡ ਸਹਾਇਕ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ	ਰੇਟਰ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ, IAA ਸਕੋਰ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਵਰੇਜ
RLAIF (AI-ਲੇਬਲ ਵਾਲੀ ਤਰਜੀਹ)	100 ਹਜ਼ਾਰ - 10 ਕਰੋੜ+ ਜੋੜੇ	~100 ਐਮਬੀ - 10 ਜੀਬੀ	ਓਪਨ-ਵੇਟ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਸੰਗਠਨ ਸਕੇਲਿੰਗ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ	ਏਆਈ ਜੱਜ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ, ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨਮੂਨਾ ਦਰ
ਮੁਲਾਂਕਣ / ਮਾਪਦੰਡ	1K - 100K ਟੈਸਟ ਆਈਟਮਾਂ	~1 ਐਮਬੀ - 100 ਐਮਬੀ	ਸਾਰੇ ਸੁਧਾਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ	ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਕੋਈ ਲੀਕੇਜ ਨਹੀਂ; ਮਾਹਰ ਵਿਆਖਿਆ
ਰੈੱਡ-ਟੀਮਿੰਗ ਸੂਟ	500 - 50K ਵਿਰੋਧੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ	~0.5 ਐਮਬੀ - 50 ਐਮਬੀ	ਸਾਰੀਆਂ ਉਤਪਾਦਨ-ਮੁਖੀ ਤੈਨਾਤੀਆਂ	ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡ ਕਵਰੇਜ, ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ
ਮਲਟੀਮੋਡਲ SFT (ਚਿੱਤਰ+ਟੈਕਸਟ)	10K - 1M ਚਿੱਤਰ-ਲਿਖਤ ਜੋੜੇ	10 GB - 1 TB (ਤਸਵੀਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ)	ਵਿਜ਼ਨ-ਭਾਸ਼ਾ ਉਤਪਾਦ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ	ਚਿੱਤਰ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਗਰਾਊਂਡਿੰਗ

ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਖਰੀਦ ਬਜਟ ਲਈ ਇਸਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ: ਤਿੰਨ ਪੜਾਅ ਜਿੱਥੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਖਰੀਦਦਾਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ - SFT, ਤਰਜੀਹ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ, ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ - ਪ੍ਰੀਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਸਕੇਲ ਦੇ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਜਿਹੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। 50,000-200,000 ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ SFT ਡੇਟਾਸੈਟ ਲਗਾਤਾਰ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾਸੈਟ ਨੂੰ 10-50 ਗੁਣਾ ਵੱਡੇ ਅਤੇ ਮਾੜੀ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਗੁਣਵੱਤਾ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵੌਲਯੂਮ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਐਨੋਟੇਟਰ ਮੁਹਾਰਤ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰੋ।

ਟੋਕਨਾਂ ਨੂੰ GB ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ: ਇੱਕ ਮੋਟੇ ਨਿਯਮ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਟੋਕਨਾਈਜ਼ਰ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਕਿਸਮ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ 1 GB ਸਾਦੇ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 800 ਮਿਲੀਅਨ ਤੋਂ 1 ਬਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਕੋਡ ਪ੍ਰਤੀ ਬਾਈਟ ਸੰਘਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਪ੍ਰਤੀ KB ਵਧੇਰੇ ਟੋਕਨ)। ਬਹੁਭਾਸ਼ਾਈ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਲਿਪੀ ਦੁਆਰਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

2026 ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਿੱਧ LLM ਉਦਾਹਰਣਾਂ

2026 ਵਿੱਚ LLM ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੇ ਫਰੰਟੀਅਰ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਓਪਨ-ਵੇਟ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੇ ਮਿਸ਼ਰਣ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸੰਗਠਨ ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਵਧੀਆ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਮਾਡਲ	ਸੰਗਠਨ	ਦੀ ਕਿਸਮ	ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ
ਜੀਪੀਟੀ-4 / ਜੀਪੀਟੀ-4o	ਓਪਨਏਆਈ	ਮਲਕੀਅਤ, ਬਹੁ-ਮਾਡਲ	ਉੱਦਮ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮੁੱਖ; ਮਜ਼ਬੂਤ ਕੋਡਿੰਗ, ਤਰਕ, ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ
ਕਲੌਡ 3 / ਕਲੌਡ 3.5	ਮਾਨਵ	ਮਲਕੀਅਤ	ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ, ਲੰਮਾ ਸੰਦਰਭ (200K ਟੋਕਨ), ਸੂਖਮ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ
ਜੈਮਿਨੀ 1.5 ਪ੍ਰੋ / ਅਲਟਰਾ	ਗੂਗਲ ਦੀਪ ਮਾਈਂਡ	ਮਲਕੀਅਤ, ਬਹੁ-ਮਾਡਲ	1M ਟੋਕਨ ਸੰਦਰਭ ਵਿੰਡੋ; ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਅਤੇ ਕੋਡ 'ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ
ਲਾਮਾ 3 (8B, 70B, 405B)	ਮੈਟਾ	ਓਪਨ-ਵੇਟ	ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਓਪਨ ਮਾਡਲ; ਪ੍ਰਤੀ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ
ਮਿਸਟ੍ਰਾਲ / ਮਿਕਸਟ੍ਰਾਲ 8x22B	ਮਿਸਟਰਲ ਏ.ਆਈ	ਓਪਨ-ਵੇਟ, ਐਮਓਈ	ਮਾਹਿਰਾਂ ਦਾ ਕੁਸ਼ਲ ਮਿਸ਼ਰਣ; ਮਜ਼ਬੂਤ ਯੂਰਪੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਪ੍ਰਮਾਣ ਪੱਤਰ
ਫਾਈ-3 (3.8B, 14B)	Microsoft ਦੇ	ਓਪਨ-ਵੇਟ	ਛੋਟੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ; ਕਿਨਾਰੇ ਦੀ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ
ਕਵੇਨ 2	ਅਲੀਬਾਬਾ	ਓਪਨ-ਵੇਟ	ਚੀਨੀ, ਅਰਬੀ ਅਤੇ 26 ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਸਮੇਤ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਕਵਰੇਜ
ਕਮਾਂਡ R+	ਕੋਹੇਰ	ਮਲਕੀਅਤ	ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ RAG ਅਤੇ ਗਰਾਊਂਡਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ

2026 ਵਿੱਚ ਉਦਯੋਗ ਦੁਆਰਾ LLM ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ

ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਕਿਸੇ ਵਿਕਰੇਤਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਅਤੇ ਜੀਵਨ ਵਿਗਿਆਨ

LLMs ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ (ਐਂਬੀਐਂਟ AI ਸਕ੍ਰਾਈਬਿੰਗ), ਮੈਡੀਕਲ ਸਾਹਿਤ ਸੰਖੇਪ, ਡਰੱਗ ਖੋਜ ਸਹਾਇਤਾ, ਅਤੇ ਮਰੀਜ਼-ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਗੱਲਬਾਤ ਇੰਟਰਫੇਸ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਹੈਲਥਕੇਅਰ LLMs ਨੂੰ HIPAA-ਅਨੁਕੂਲ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਵਰਕਫਲੋ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਮਾਹਰ ਸਮੀਖਿਅਕਾਂ, ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਓਨਟੋਲੋਜੀਜ਼ (SNOMED, ICD-10) ਦੇ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ

ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਉਚਿਤ ਮਿਹਨਤ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ, ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਖੋਜ। ਕਾਨੂੰਨੀ LLMs ਨੂੰ ਅਧਿਕਾਰ ਖੇਤਰ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ, ਸਟੀਕ ਹਵਾਲਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਡੋਮੇਨ ਮੁਹਾਰਤ ਵਾਲੇ ਐਨੋਟੇਟਰਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਰੈੱਡ-ਟੀਮਿੰਗ ਨੂੰ ਭਰਮ ਵਾਲੇ ਕੇਸ ਹਵਾਲੇ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰ ਖੇਤਰ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

ਕੋਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰ ਟੂਲ

LLM ਹੁਣ ਕੋਡ ਸੰਪੂਰਨਤਾ (GitHub Copilot), ਕੋਡ ਸਮੀਖਿਆ, ਟੈਸਟ ਜਨਰੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਬੱਗ ਫਿਕਸਿੰਗ ਨੂੰ ਪਾਵਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਟਾਰਗੇਟ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ ਕੋਡ, (ਬੱਗ, ਫਿਕਸ) ਜੋੜੇ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਤੋਂ ਕੋਡ ਜੋੜੇ, ਅਤੇ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਸਿਰਫ਼ ਟੈਕਸਟ ਸਮਾਨਤਾ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਏਜੰਟਿਕ ਵਰਕਫਲੋ ਅਤੇ ਆਟੋਨੋਮਸ ਏਆਈ

ਏਜੰਟ LLMs ਨੂੰ ਇੱਕ ਤਰਕਸ਼ੀਲ ਕੋਰ ਵਜੋਂ ਵਰਤਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਸਵੈ-ਨਿਰਭਰਤਾ ਨਾਲ ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਸਕਣ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਣ - ਵੈੱਬ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ ਕਰਨਾ, ਕੋਡ ਲਿਖਣਾ ਅਤੇ ਚਲਾਉਣਾ, ਫਾਈਲਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ API ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਨਾ। ਏਜੰਟ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀ-ਟਰਨ ਤਰਕਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਨਿਸ਼ਾਨ, ਟੂਲ-ਕਾਲ ਲੌਗ, ਅਤੇ ਅਸਫਲਤਾ ਰਿਕਵਰੀ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਕਾਰਜ-ਪੂਰਤੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਉਲਝਣ ਦੀ ਨਹੀਂ।

ਬਿਲਡ ਬਨਾਮ ਬਾਇ ਬਨਾਮ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਬਨਾਮ ਆਰਏਜੀ: ਫੈਸਲਾ ਢਾਂਚਾ

ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਮਾਡਲ ਰਣਨੀਤੀ ਤੁਹਾਡੀ ਸਥਿਤੀ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਮਾਰਗ ਦੀਆਂ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੀਆਂ ਡੇਟਾ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਨੀਤੀ	ਕਦੋਂ ਚੁਣਨਾ ਹੈ	ਡਾਟਾ ਲੋੜਾਂ	ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਕੋਸ਼ਿਸ਼	ਮੁੱਖ ਜੋਖਮ
API ਵਰਤੋ (ਕੋਈ ਸਿਖਲਾਈ ਨਹੀਂ)	ਆਮ ਕੰਮ, ਬਾਜ਼ਾਰ ਵਿੱਚ ਜਲਦੀ ਪਹੁੰਚਣ ਦਾ ਸਮਾਂ, ਸੀਮਤ ਬਜਟ	ਕੋਈ ਨਹੀਂ (ਸਿਰਫ਼ ਤੁਰੰਤ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ)	ਖੋਜੋ wego.co.in	ਡਾਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਵਿਕਰੇਤਾ ਲਾਕ-ਇਨ, ਸੀਮਤ ਅਨੁਕੂਲਤਾ
RAG (ਪ੍ਰਾਪਤ-ਵਧਾਇਆ)	ਮੌਜੂਦਾ ਜਾਂ ਮਲਕੀਅਤ ਗਿਆਨ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਕੰਮ	ਸਾਫ਼, ਛੋਟੇ-ਛੋਟੇ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼	ਦਰਮਿਆਨੇ	ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਕੇਸਾਂ ਵਿੱਚ ਭਰਮ
SFT ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ	ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੁਰ, ਫਾਰਮੈਟ, ਜਾਂ ਗਿਆਨ; ਇਕਸਾਰ ਵਿਵਹਾਰ	10K–500K ਹਦਾਇਤ-ਜਵਾਬ ਜੋੜੇ	ਹਾਈ	ਘਾਤਕ ਭੁੱਲਣਾ, ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟਾਂ
ਪੂਰਾ RLHF/DPO ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ	ਸੁਰੱਖਿਆ-ਨਾਜ਼ੁਕ, ਜਨਤਕ-ਸੰਕੇਤ, ਜਾਂ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ	SFT ਡਾਟਾ + 50K–500K ਤਰਜੀਹੀ ਜੋੜੇ + ਰੈੱਡ-ਟੀਮ ਸੂਟ	ਬਹੁਤ ਉੱਚ	ਐਨੋਟੇਟਰ ਲਾਗਤ, ਇਨਾਮ ਹੈਕਿੰਗ, ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਟੈਕਸ
ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਟ੍ਰੇਨ	ਵਿਲੱਖਣ ਡੋਮੇਨ (ਬਹੁਤ ਹੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਭਾਸ਼ਾ/ਕੋਡ), IP ਮਾਲਕੀ	ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਟੈਕਸਟ ਦੇ 1T+ ਟੋਕਨ	ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹਾਈ	ਸਰੋਤ ਲਾਗਤ, ਤਕਨੀਕੀ ਜੋਖਮ, ਲੰਮੀ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾ

ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ: ਲਾਭ, ਜੋਖਮ, ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ

ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ — ਇੱਕ LLM ਜਾਂ ਹੋਰ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ — ਡੇਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦੁਰਲੱਭ ਡੋਮੇਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਵਰੇਜ ਦੇ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਭਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਖਰੀਦਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਉਮੀਦਾਂ ਨਾਲ ਇਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।

ਫਾਇਦੇ: ਘੱਟ-ਸਰੋਤ ਡੋਮੇਨਾਂ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਸਕੇਲਿੰਗ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ-ਸੰਭਾਲ (ਕੋਈ PII ਨਹੀਂ), ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਲਾਗਤ-ਕੁਸ਼ਲ, ਅਤੇ ਐਜ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਉਪਯੋਗੀ।

ਜੋਖਮ: ਮਾਡਲ ਢਹਿਣਾ — ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕੋ ਮਾਡਲ ਪਰਿਵਾਰ ਤੋਂ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਦੁਹਰਾਓ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਅਤੇ ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਿੱਚ ਗਿਰਾਵਟ ਲਿਆ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਭਰਮ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਜ਼ਮੀਨੀ ਸੱਚਾਈ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਫੈਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਗੋਲਾਕਾਰ ਗੰਦਗੀ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲ ਮਨੁੱਖੀ-ਲੇਖਿਤ ਸੋਨੇ ਦੇ ਸੈੱਟਾਂ ਵਿੱਚ ਅਧਾਰਤ ਰਹਿਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸ: ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਜਾਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਵਜੋਂ ਮੰਨੋ। ਉਤਪਾਦਨ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌੜਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਮਨੁੱਖੀ ਮਾਹਰ ਸਮੀਖਿਆ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਨਮੂਨੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਮਨੁੱਖੀ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ, ਅਸਲ-ਡੇਟਾ ਕੋਰ (ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ SFT ਦਾ 30-60% ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ/ਲਾਲ-ਟੀਮ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਦਾ 100%) ਲਈ ਟੀਚਾ ਰੱਖੋ।

2026 ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਵੇਨੈਂਸ, ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਜੋਖਮ

ਡੇਟਾ ਉਤਪਤੀ - ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੋਂ ਆਇਆ, ਇਸਦਾ ਮਾਲਕ ਕੌਣ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿਹੜੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ - ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ 'ਹੋਣ ਲਈ ਵਧੀਆ' ਤੋਂ ਇੱਕ ਕਾਨੂੰਨੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਗਿਆ ਹੈ।

ਜ਼ਰੂਰੀਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਖ ਵਿਕਾਸ:

ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਚੱਲ ਰਹੇ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਮੁਕੱਦਮੇ (ਦ ਨਿਊਯਾਰਕ ਟਾਈਮਜ਼ ਬਨਾਮ ਓਪਨਏਆਈ ਸਮੇਤ) ਨੇ ਇਹ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਸਕ੍ਰੈਪਡ ਵੈੱਬ ਸਮੱਗਰੀ ਵਪਾਰਕ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਅਰਥਪੂਰਨ ਕਾਨੂੰਨੀ ਜੋਖਮ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।
EU AI ਐਕਟ, ਜੋ ਕਿ ਅਗਸਤ 2026 ਤੋਂ ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲੇ AI ਲਈ ਲਾਗੂ ਹੈ, ਲਈ ਫਰੰਟੀਅਰ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਕਾਨੂੰਨ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਉਦਯੋਗ ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਲਈ ਕਾਨੂੰਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਨਜ਼ੂਰ, ਸਹਿਮਤੀ-ਅਧਾਰਤ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ 'ਕਲੀਨ ਰੂਮ' ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਲਈ ਵਧਦੀ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਮੰਗ

ਆਪਣੇ ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਤੋਂ ਕੀ ਪੁੱਛਣਾ ਹੈ:

ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਸਮੱਗਰੀ ਲਈ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ੇ ਦੀ ਸਹਿਮਤੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਹੈ?
ਕਿਹੜੇ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਵਰਤੇ ਗਏ ਸਨ? ਕੀ ਉਤਪਤੀ ਪ੍ਰਤੀ ਆਈਟਮ ਜਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਬੈਚ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਹੈ?
ਵੈੱਬ-ਸਰੋਤ ਟੈਕਸਟ ਲਈ ਤੁਹਾਡੀ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਕਲੀਅਰੈਂਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੀ ਹੈ?
ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਗਵਰਨੈਂਸ SLA ਵਿੱਚ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਦਾਅਵਿਆਂ ਲਈ ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ?
ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਲਈ GDPR ਧਾਰਾ 17 (ਮਿਟਾਉਣ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ) ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋ?

ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਐਲਐਲਐਮ: ਵਿਜ਼ਨ, ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ

ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਮਾਡਲ ਟੈਕਸਟ, ਚਿੱਤਰਾਂ, ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਅਤੇ ਉਤਪੰਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਮਲਟੀਮੋਡਲ LLMs ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਤੋਂ ਪਰੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਮੋਡੈਲਿਟੀ ਸੁਮੇਲ	ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ	ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਟਾਸਕ	ਮੁੱਖ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾਪਕ
ਚਿੱਤਰ + ਟੈਕਸਟ	ਚਿੱਤਰ-ਕੈਪਸ਼ਨ ਜੋੜੇ, ਵਿਜ਼ੂਅਲ QA, OCR	ਕੈਪਸ਼ਨ ਲਿਖਣਾ, ਬਾਉਂਡਿੰਗ ਬਾਕਸ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਟੈਕਸਟ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ	ਸੁਰਖੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਗਰਾਉਂਡਿੰਗ ਸ਼ੁੱਧਤਾ
ਆਡੀਓ + ਟੈਕਸਟ	ਭਾਸ਼ਣ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਟ, ਆਡੀਓ ਵਰਣਨ, ਬਹੁਭਾਸ਼ਾਈ ਭਾਸ਼ਣ	ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਸਪੀਕਰ ਡਾਇਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਭਾਵਨਾ ਲੇਬਲ	WER (ਸ਼ਬਦ ਗਲਤੀ ਦਰ), ਸਪੀਕਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ
ਵੀਡੀਓ + ਟੈਕਸਟ	ਵੀਡੀਓ ਸੁਰਖੀਆਂ, ਐਕਸ਼ਨ ਲੇਬਲ, ਅਸਥਾਈ QA	ਖੰਡ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਕਾਰਵਾਈ ਪਛਾਣ, QA ਜੋੜੇ	ਅਸਥਾਈ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਕੈਪਸ਼ਨਿੰਗ ਗੁਣਵੱਤਾ
ਦਸਤਾਵੇਜ਼ (PDF/ਸਕੈਨ) + ਟੈਕਸਟ	ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪਾਰਸਿੰਗ, ਟੇਬਲ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ, ਲੇਆਉਟ ਸਮਝ	ਬਣਤਰ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ, ਇਕਾਈ ਕੱਢਣਾ	ਫੀਲਡ ਐਕਸਟਰੈਕਸ਼ਨ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਲੇਆਉਟ F1 ਸਕੋਰ
ਕੋਡ + ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ	ਟਿੱਪਣੀਆਂ, ਡੌਕਸਟ੍ਰਿੰਗ, NL-ਤੋਂ-ਕੋਡ ਜੋੜਿਆਂ ਵਾਲਾ ਕੋਡ	ਕੋਡ ਸਮੀਖਿਆ, ਡੌਕਸਟ੍ਰਿੰਗ ਲਿਖਣਾ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਜਾਂਚ	ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ (pass@k), NL ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ

ਐਲਐਲਐਮ ਰੈੱਡ-ਟੀਮਿੰਗ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਮੁਲਾਂਕਣ

ਰੈੱਡ-ਟੀਮਿੰਗ ਇੱਕ LLM ਦੀ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਵਿਰੋਧੀ ਜਾਂਚ ਹੈ ਜੋ ਤੈਨਾਤੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਸਫਲਤਾ ਦੇ ਢੰਗਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਰੱਖਿਆ (ਹਾਨੀਕਾਰਕ ਸਮੱਗਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ), ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ (ਭਰਮ, ਅਸੰਗਤਤਾ), ਸੁਰੱਖਿਆ (ਪ੍ਰੌਂਪਟ ਇੰਜੈਕਸ਼ਨ, ਜੇਲ੍ਹਬ੍ਰੇਕ), ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ (ਜਨਸੰਖਿਆ ਸਮੂਹਾਂ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤੀ ਆਉਟਪੁੱਟ) ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਲਾਲ-ਟੀਮ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:

ਖ਼ਤਰੇ ਦੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ: ਤੈਨਾਤੀ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੈ?
ਇੱਕ ਤੁਰੰਤ ਵਰਗੀਕਰਨ ਬਣਾਉਣਾ: ਅਸਫਲਤਾ ਸ਼੍ਰੇਣੀ, ਗੰਭੀਰਤਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਆਬਾਦੀ ਦੁਆਰਾ ਵਿਰੋਧੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਕਰੋ।
ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਪ੍ਰੋਬਿੰਗ: ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿਰੋਧੀ ਰੂਪਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਕੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਆਟੋਮੇਟਿਡ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ।
ਮਨੁੱਖੀ ਰੈੱਡ-ਟੀਮਿੰਗ: ਉੱਚ-ਤੀਬਰਤਾ ਜਾਂ ਸੂਖਮ ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡਾਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਨੁੱਖੀ ਰੈੱਡ-ਟੀਮਰ ਤਾਇਨਾਤ ਕਰੋ ਜੋ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਖੁੰਝ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਉਪਚਾਰ: ਵਰਗੀਕਰਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਅਨੁਸਾਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਖੋਜਾਂ ਅਤੇ SFT/ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਖੋਜਾਂ।

ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਸੰਦਰਭ: EU AI ਐਕਟ (ਆਰਟੀਕਲ 55) ਸਿਸਟਮਿਕ ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਜਨਰਲ-ਪਰਪਜ਼ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਰੋਧੀ ਟੈਸਟਿੰਗ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਕਰਦਾ ਹੈ। NIST AI RMF ਅਤੇ ISO 42001 AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਰੈੱਡ-ਟੀਮਿੰਗ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਵੀ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ EU ਕਾਨੂੰਨ ਦੇ ਅਧੀਨ ਨਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਗਾਹਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਰੈੱਡ-ਟੀਮ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਵੱਧ ਰਹੀ ਹੈ।

LLM ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਚੋਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵਿਕਰੇਤਾ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ: "ਉੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ," "ਤੇਜ਼ ਡਿਲੀਵਰੀ," ਅਤੇ "ਮਾਹਰ ਐਨੋਟੇਟਰ।" ਅਸਲ ਅੰਤਰ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ - ਜਦੋਂ ਅਸਵੀਕਾਰ ਦਰਾਂ ਵਧਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾ ਫਿਸਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਵਿਕਰੇਤਾ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਲੱਭਣ ਲਈ, ਖਾਸ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ। ਜੇਕਰ ਉਹ ਸਮਝਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ (ਸਿਰਫ ਉਹ ਨਹੀਂ ਜੋ ਉਹ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ), ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਸੰਕੇਤ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਉਹ ਵੇਰਵਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਚੇਤਾਵਨੀ ਹੈ।

1. ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ: ਤੁਸੀਂ ਡਿਲੀਵਰੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ?

ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਡਿਲੀਵਰੀ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਕਿਹੜੇ ਕਦਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ?
ਕੰਮ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕੌਣ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ?
ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮਲਟੀ-ਪਾਸ QA ਅਤੇ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ QA ਟੀਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋ?
ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਬੈਚ QA ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਭੁਗਤਾਨ ਕੌਣ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਕੰਮ ਕਿੰਨੀ ਜਲਦੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?

2. ਐਨੋਟੇਟਰ ਮੁਹਾਰਤ: ਮੇਰੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ 'ਤੇ ਕੌਣ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ?

ਕੀ ਐਨੋਟੇਟਰ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰ, ਜਨਰਲਿਸਟ, ਜਾਂ ਮਿਸ਼ਰਣ ਹਨ?
ਉਤਪਾਦਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤੁਸੀਂ ਰੇਟਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਕੈਲੀਬਰੇਟ ਕਰਦੇ ਹੋ?
ਕੀ ਤੁਹਾਡਾ ਰੇਟਰ ਪੂਲ ਗਲੋਬਲ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਵਿਭਿੰਨ ਹੈ?

3. ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਕਵਰੇਜ: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਲੋੜੀਂਦੀ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?

ਕੀ ਤੁਸੀਂ SFT, RLHF/DPO, eval ਸੈੱਟ, ਬਹੁਭਾਸ਼ਾਈ, ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹੋ?
ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਨਮੂਨੇ ਸਾਂਝੇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ: ਡੇਟਾਸੈੱਟ, ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੰਬੰਧਿਤ ਗਾਹਕ ਹਵਾਲਾ?
ਕੀ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਮੂਲ ਬੁਲਾਰਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਕਵਰ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ (ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ ਨਹੀਂ)?

4. ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਵੇਨੈਂਸ: ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੋਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ?

ਤੁਸੀਂ ਕਿਸ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਵਾਲੀ ਸਹਿਮਤੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਦੇ ਹੋ (ਅਤੇ ਕੀ ਇਹ AI ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ)?
ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ (ਮਿਟਾਉਣ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ) ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?
ਡਿਲੀਵਰੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਹਾਡੀ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀ ਨੀਤੀ ਕੀ ਹੈ?

5. ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ: ਅੱਜ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕੀ ਹੈ?

ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ SOC 2 ਕਿਸਮ II ਹੈ? ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਬੂਤ ਸਾਂਝਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?
ISO 27001 ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ—ਕੀ ਦਾਇਰਾ?
ਕੀ ਤੁਸੀਂ HIPAA 'ਤੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ (ਜੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ)?
ਕੀ ਤੁਸੀਂ GDPR DPA ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ EU ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੇ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ?
ਤੁਸੀਂ ਕਰਾਸ-ਕਲਾਇੰਟ ਐਕਸਪੋਜ਼ਰ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਕਲਾਇੰਟ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਅਲੱਗ ਕਰਦੇ ਹੋ?

6. ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਸਮਾਂ-ਰੇਖਾ: ਤੁਸੀਂ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?

ਕਿੰਨੇ ਯੋਗ ਕੀ ਐਨੋਟੇਟਰ ਇਸ ਵੇਲੇ ਉਪਲਬਧ ਹਨ?
ਪਹਿਲੇ QA-ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੇ ਬੈਚ ਨੂੰ ਕਿੰਨਾ ਸਮਾਂ ਵਧਾਉਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡਿਲੀਵਰ ਕਰਨਾ ਹੈ?
ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੌਲਯੂਮ ਸਕੇਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ? ਤੁਹਾਡੀ ਸਰਜ ਸਮਰੱਥਾ ਕੀ ਹੈ?
ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੇਰੀ ਦਾ ਕਾਰਨ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਰੋਕਦੇ ਹੋ?

7. ਕੀਮਤ: ਅਸਲ ਕੁੱਲ ਲਾਗਤ ਕੀ ਹੈ?

ਕੀ ਕੀਮਤ ਵਿੱਚ QA, ਮੁੜ ਕੰਮ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ?
ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ ਜੇਕਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਬਦਲ ਜਾਣ ਅਤੇ ਕੰਮ ਦੁਬਾਰਾ ਕਰਨਾ ਪਵੇ?
ਜੇਕਰ ਦਾਇਰਾ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਕੀ ਕੋਈ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਜਾਂ ਜੁਰਮਾਨੇ ਹੋਣਗੇ?

8. ਪਾਇਲਟ: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਪੂਰੇ ਪੈਮਾਨੇ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਾਬਤ ਕਰੋਗੇ?

ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਕੰਮ 'ਤੇ ਇੱਕ ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤਾ ਪਾਇਲਟ (200-500 ਆਈਟਮਾਂ) ਚਲਾਓਗੇ?
ਜੇਕਰ ਇਹ ਅਸਫਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਵਾਧੂ ਕੀਮਤ ਦੇ ਦੁਬਾਰਾ ਕਰਦੇ ਹੋ?
ਕੀ ਪਾਇਲਟ ਟੀਮ ਉਤਪਾਦਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰੇਗੀ?

9. ਹਵਾਲੇ: ਮੈਂ ਕਿਸ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?

ਕੀ ਤੁਸੀਂ 2-3 ਸੰਬੰਧਿਤ ਗਾਹਕ ਹਵਾਲੇ ਸਾਂਝੇ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?
ਕੀ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਮਾਪਣਯੋਗ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਾਲੇ ਕੇਸ ਸਟੱਡੀਜ਼ ਹਨ?
ਮੈਨੂੰ ਉਸ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਾਰੇ ਦੱਸੋ ਜੋ ਗਲਤ ਹੋ ਗਿਆ ਸੀ - ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਠੀਕ ਕੀਤਾ।

10. ਭਾਈਵਾਲੀ: ਪਹਿਲੀ ਡਿਲੀਵਰੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ?

ਕੀ ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸਮਰਪਿਤ PM/QA ਲੀਡ ਮਿਲਦੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਕੀ ਟੀਮ ਰੋਟੇਟ ਹੋਵੇਗੀ?
ਫਾਲੋ-ਆਨ ਬੈਚਾਂ ਲਈ ਟਰਨਅਰਾਊਂਡ ਸਮਾਂ ਕੀ ਹੈ?
ਤੁਸੀਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਪਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਗਲਤੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹੋ?
ਜਦੋਂ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਬਦਲਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਦੁਬਾਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹੋ?

LLM ਡਾਟਾ ਪਾਇਲਟ / POC ਕਿਵੇਂ ਚਲਾਉਣਾ ਹੈ

ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਪਾਇਲਟ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਚੋਣ ਨੂੰ ਜੋਖਮ ਤੋਂ ਮੁਕਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪੂਰੀ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਦੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਨਮੂਨਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ: 200-500 ਆਈਟਮਾਂ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਪੂਰੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਦੇ ਕਿਨਾਰੇ ਕੇਸਾਂ ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ ਜਟਿਲਤਾ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਗਾਈਡ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ।: ਤੁਹਾਡੀ ਕੁਆਲਿਟੀ ਬਾਰ ਤੁਹਾਡੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਜਿੰਨੀ ਉੱਚੀ ਹੈ।
ਪਾਇਲਟ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲਿਖਤੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਵੀਕ੍ਰਿਤੀ ਮਾਪਦੰਡ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ: ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸਕੋਰ, ਗਲਤੀ ਦਰ, ਅਤੇ ਟਰਨਅਰਾਊਂਡ ਸਮਾਂ ਦੱਸੋ।
ਇੱਕ ਮਿਡ-ਪਾਇਲਟ ਕੈਲੀਬ੍ਰੇਸ਼ਨ ਕਾਲ ਰੱਖੋ: ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ QA ਟੀਮ ਨਾਲ ਅਸਹਿਮਤੀ ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਮਾਮਲਿਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ।
ਪਾਇਲਟ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਾ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਡਿਟ ਕਰੋ: ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਦੇ 1-2 ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਿਰਾਂ ਤੋਂ 10% ਸੈਂਪਲ ਬਲਾਇੰਡ ਦੀ ਬੇਤਰਤੀਬ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਵਾਓ।
ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਆਪਣੀ QA ਰਿਪੋਰਟ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕਰੋ: ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਡਿਲੀਵਰੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਕਿਹੜੀਆਂ ਕਮੀਆਂ ਫੜੀਆਂ ਅਤੇ ਠੀਕ ਕੀਤੀਆਂ।
ਟਰਨਅਰਾਊਂਡ ਸਮੇਂ ਬਨਾਮ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤੇ SLA ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ: ਪਾਇਲਟ ਦੀ ਗਤੀ ਅਕਸਰ ਉਤਪਾਦਨ ਦੀ ਗਤੀ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਮਾਰਕੀਟ ਆਉਟਲੁੱਕ: 2026 ਵਿੱਚ LLM ਅਤੇ AI ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ

LLM ਬਾਜ਼ਾਰ ਇਕਜੁੱਟਤਾ ਅਤੇ ਲੰਬਕਾਰੀ ਮੁਹਾਰਤ ਦੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। 2023-2024 ਵਿੱਚ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਰੀਲੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਸਾਰ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਸੰਗਠਨ ਹੁਣ LLMs ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ - ਜੋ ਕਿ ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਠੋਰਤਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਉੱਚ ਮੰਗਾਂ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

2026 ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਮਾਰਕੀਟ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਮੁੱਖ ਰੁਝਾਨ:

ਤਰਜੀਹ ਅਤੇ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਧਦੀ ਮੰਗ: ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਹੋਰ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਓਪਨ-ਵੇਟ ਮਾਡਲਾਂ (ਲਾਮਾ, ਮਿਸਟ੍ਰਲ, ਫਾਈ) ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਰੁਕਾਵਟ ਕੰਪਿਊਟ ਤੋਂ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ RLHF/DPO ਤਰਜੀਹ ਡੇਟਾ ਵੱਲ ਤਬਦੀਲ ਹੋ ਗਈ ਹੈ।
ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਡੇਟਾ ਵਾਧਾ: ਵਿਜ਼ਨ-ਲੈਂਗਵੇਜ ਮਾਡਲ ਹੁਣ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟਾਂ ਵਿੱਚ ਮਿਆਰੀ ਹਨ, ਜੋ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਚਿੱਤਰ-ਟੈਕਸਟ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਦੀ ਮੰਗ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਉੱਭਰ ਰਹੀ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਏਜੰਟਿਕ ਏਆਈ ਡੇਟਾ: ਮਲਟੀ-ਸਟੈਪ ਤਰਕ ਟਰੇਸ ਅਤੇ ਟੂਲ-ਵਰਤੋਂ ਨਿਗਰਾਨੀ ਡੇਟਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਹਨ ਪਰ ਏਜੰਟ ਤੈਨਾਤੀ ਸਕੇਲ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧ ਰਹੇ ਹਨ।
ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ-ਅਧਾਰਿਤ ਉਤਪਤੀ ਦੀਆਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ: EU AI ਐਕਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਆਡਿਟਯੋਗ, ਸਹਿਮਤੀ-ਅਧਾਰਤ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ
ਸਿੰਥੈਟਿਕ + ਮਨੁੱਖੀ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ: ਆਧੁਨਿਕ ਏਆਈ ਵਿਕਾਸ ਦੁਆਰਾ ਮੰਗੀ ਗਈ ਦੁਹਰਾਓ ਗਤੀ ਲਈ ਸ਼ੁੱਧ ਮਨੁੱਖੀ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਬਹੁਤ ਹੌਲੀ ਹੈ; ਬਾਜ਼ਾਰ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਲੂਪਸ ਦੇ ਨਾਲ ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਪੀੜ੍ਹੀ ਵੱਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਐਲਐਲਐਮ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

ਲਿਖਤੀ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਗਾਈਡ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤ: ਐਨੋਟੇਟਰ ਐਜ ਕੇਸਾਂ ਦੀਆਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨਹੀਂ ਰੱਖ ਸਕਦੇ। ਉਤਪਾਦਨ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹਮੇਸ਼ਾਂ ਇੱਕ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰੋ।

ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਾਲੋਂ ਮਾਤਰਾ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਤਾ : ਘੱਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਪਰੇ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। 50K–100K ਆਈਟਮਾਂ ਦੇ ਕਿਉਰੇਟਿਡ, ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ SFT ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ 10M+ ਆਈਟਮਾਂ ਦੇ ਕੱਚੇ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾੜਦੇ ਹਨ।

ਪਾਇਲਟ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ : ਬਿਨਾਂ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਪੂਰੇ-ਖੰਡ ਦੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਨਿਯਮਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗੁਣਵੱਤਾ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ 500-ਆਈਟਮ ਪਾਇਲਟ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਿੱਚ ਫਸ ਸਕਦੇ ਸਨ ਜਿਸਦੀ ਲਾਗਤ ਪੂਰੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਇੱਕ ਹਿੱਸੇ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਮੰਨਣਾ : ਸਿੰਥੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਪੂਰਕ ਹੈ, ਇੱਕ ਬਦਲ ਨਹੀਂ। ਸਿੰਥੈਟਿਕ-ਸਿਰਫ ਤਰਜੀਹ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ਨੇ ਸੁਤੰਤਰ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਵਿੱਚ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ ਡਿਗ੍ਰੇਡੇਸ਼ਨ ਦਿਖਾਇਆ ਹੈ।

ਮੁਲਾਂਕਣ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਣਗੌਲਿਆ ਕਰਨਾ : ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਮਾਪਣ ਲਈ ਕਿ ਕੀ ਤੁਹਾਡਾ ਸਿਖਲਾਈ ਨਿਵੇਸ਼ ਕੰਮ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੂਟ (ਐਡਵਰਸਰੀਅਲ ਰੈੱਡ-ਟੀਮ ਕੇਸਾਂ ਸਮੇਤ) ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਡੇਟਾ ਉਤਪਤੀ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ : ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਉਦਯੋਗਾਂ ਜਾਂ ਜਨਤਕ-ਮੁਖੀ ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥਾ ਉਤਪਾਦ ਲਾਂਚ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਪਿਛਾਖੜੀ ਕਾਨੂੰਨੀ ਦੇਣਦਾਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਇੱਕੋ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ : ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਗੰਦਗੀ ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ। ਸਖ਼ਤ ਟ੍ਰੇਨ/ਈਵਲ ਵਿਭਾਜਨ ਬਣਾਈ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਹੋਲਡ-ਆਊਟ ਮੁਲਾਂਕਣ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ ਜੋ ਕਦੇ ਵੀ ਵਿਕਰੇਤਾ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਸਨ।

ਸ਼ੈਪ ਤੁਹਾਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਸਹੀ ਐਲਐਲਐਮ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਪਾਰਟਨਰ ਕਿਉਂ ਹੈ?

ਇਸ ਗਾਈਡ ਦੌਰਾਨ, ਅਸੀਂ ਦੱਸਿਆ ਹੈ ਕਿ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ, ਸੁਧਾਰਨ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ: ਹਰੇਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਸਹੀ ਡੇਟਾ, ਸਖ਼ਤ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨਿਯੰਤਰਣ, ਉਤਪਤੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਡੋਮੇਨ ਮੁਹਾਰਤ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਕਰੇਤਾ ਜੋ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪਾਇਲਟ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਉਤਪਾਦਨ ਸਕੇਲ ਤੱਕ ਤੁਹਾਡੀ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ਹੈ। ਇਹ ਭਾਗ ਉਹਨਾਂ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ੈਪ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਦਾਅਵਿਆਂ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ - ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਸੇਵਾਵਾਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ, ਦਾਅਵਿਆਂ 'ਤੇ ਨਹੀਂ।

ਚਾਰੇ LLM ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਕਵਰੇਜ

ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿਕਰੇਤਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੇ ਇੱਕ ਜਾਂ ਦੋ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਹਨ। ਇੱਕ ਆਮ ਸੀਮਾ ਉਹ ਵਿਕਰੇਤਾ ਹਨ ਜੋ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਕੋਈ ਰੈੱਡ-ਟੀਮਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜਾਂ ਵਿਆਪਕ ਪਹੁੰਚ ਵਾਲੇ ਬਾਜ਼ਾਰ ਹਨ ਪਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਕੋਈ ਡੋਮੇਨ ਮਾਹਰ ਐਨੋਟੇਟਰ ਨਹੀਂ ਹਨ।

ਸ਼ਾਈਪ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਪਾਰਟਨਰ ਤੋਂ ਪੂਰੀ ਐਲਐਲਐਮ ਸਿਖਲਾਈ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ:

ਐਲਐਲਐਮ ਸਿਖਲਾਈ ਪੜਾਅ	ਖਰੀਦਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ	ਸ਼ਾਈਪ ਸੇਵਾ
ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਡੇਟਾ ਕਿਊਰੇਸ਼ਨ	ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲਾ, ਵਿਭਿੰਨ, ਫਿਲਟਰ ਕੀਤਾ ਟੈਕਸਟ ਸੰਗ੍ਰਹਿ; ਬਹੁਭਾਸ਼ਾਈ ਕਵਰੇਜ; PII ਹਟਾਉਣਾ	ਡਾਟਾ ਸੰਗ੍ਰਹਿ (ਟੈਕਸਟ, ਆਡੀਓ, ਤਸਵੀਰਾਂ, ਵੀਡੀਓ) + ਡਾਟਾ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ (ਆਫ-ਦੀ-ਸ਼ੈਲਫ ਕਿਉਰੇਟਿਡ ਡੇਟਾਸੈੱਟ)
ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ (SFT)	ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਲਿਖੀਆਂ ਹਦਾਇਤਾਂ-ਜਵਾਬ ਜੋੜੇ; ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ; ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਉਤਪਤੀ	ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਸਮਾਧਾਨ + ਏਆਈ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਅਤੇ ਰਿਸਪਾਂਸ ਜਨਰੇਸ਼ਨ
ਤਰਜੀਹੀ ਅਲਾਈਨਮੈਂਟ (RLHF / DPO)	ਮਨੁੱਖੀ ਤਰਜੀਹ ਦਰਜਾਬੰਦੀ; ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਰੇਟਰ ਪੂਲ; IAA-ਟਰੈਕ ਕੀਤੀ ਵਿਆਖਿਆ; ਤੁਰੰਤ-ਚੁਣੇ-ਰੱਦ ਕੀਤੇ ਤਿੰਨ-ਪੱਖੀ	ਆਰਐਲਐਚਐਫ ਸਲਿਊਸ਼ਨਜ਼
ਰੀਟ੍ਰੀਵਲ-ਔਗਮੈਂਟਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ (RAG)	ਸਾਫ਼, ਢਾਂਚਾਗਤ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼; ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਟੁਕੜੇ ਕੀਤੇ ਅਤੇ ਟੈਗ ਕੀਤੇ ਗਏ	ਆਰਏਜੀ ਸੋਲਿਊਸ਼ਨਸ
ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ	ਚਿੱਤਰ-ਟੈਕਸਟ ਜੋੜੇ, ਆਡੀਓ-ਟੈਕਸਟ ਜੋੜੇ, ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਹਦਾਇਤ ਟਿਊਨਿੰਗ, OCR ਡੇਟਾ, ਵੀਡੀਓ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ	ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਏਆਈ ਸਲਿਊਸ਼ਨਜ਼
ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਲਾਲ-ਟੀਮਿੰਗ	ਐਡਵਰਸਰੀਅਲ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਸੂਟ; ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਟੈਸਟਿੰਗ; ਅਸਫਲਤਾ ਮੋਡ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀਕਰਨ	ਰੈੱਡ ਟੀਮਿੰਗ ਸੇਵਾਵਾਂ
ਗੱਲਬਾਤ ਵਾਲੀ AI ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਣ	ਬਹੁ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਸਪੀਕਰ ਡਾਇਰਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, 65+ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਇਲਾਗ ਡੇਟਾਸੈੱਟ	ਗੱਲਬਾਤ ਸੰਬੰਧੀ AI + ਸਪੀਚ ਡੇਟਾ ਕੈਟਾਲਾਗ (65+ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ)
ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਅਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਐਲਐਲਐਮ	HIPAA-ਅਨੁਕੂਲ ਐਨੋਟੇਸ਼ਨ; ਕਲੀਨਿਕਲ ਮਾਹਰ ਸਮੀਖਿਅਕ; ਪਛਾਣ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਕੀਤੇ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾਸੈੱਟ	ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਏਆਈ ਸਲਿਊਸ਼ਨ + ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਕੈਟਾਲਾਗ

ਅਗਲਾ ਕਦਮ

ਹਰੇਕ LLM ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸਕੋਪ, ਡੋਮੇਨ ਅਤੇ ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਵੇਟ ਮਾਡਲ 'ਤੇ ਆਪਣਾ ਪਹਿਲਾ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਪ੍ਰਯੋਗ ਚਲਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਇੱਕ ਉਤਪਾਦਨ RLHF ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹੋ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਤੈਨਾਤੀ ਲਈ ਤਿਆਰੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਬਿੰਦੂ ਉਹੀ ਹੈ: ਕਿਸੇ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੀਆਂ ਡੇਟਾ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ।

ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਸ਼ਾਈਪ ਨਾਲ ਆਪਣੀਆਂ LLM ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਲੋੜਾਂ ਬਾਰੇ ਚਰਚਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੋ, ਤਾਂ shaip.com/contact-us/ ' ਤੇ ਜਾਓ ਜਾਂ shaip.com/solutions/generative-ai 'ਤੇ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ, RLHF, ਮਲਟੀਮੋਡਲ AI, RAG, ਅਤੇ ਕਨਵਰਸ਼ਨਲ AI ਲਈ ਖਾਸ ਸੇਵਾ ਪੰਨਿਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ ।

ਅਾੳੁ ਗੱਲ ਕਰੀੲੇ

ਨਾਮ
ਇਹ ਖੇਤਰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਤਬਦੀਲੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ.
ਪਹਿਲਾ ਨਾਂ*
ਆਖਰੀ ਨਾਂਮ*
ਈਮੇਲ*
ਫੋਨ*
ਕੰਪਨੀ*
ਦੇਸ਼*
ਦੇਸ਼
Comments*
ਰਜਿਸਟਰ ਕਰਕੇ, ਮੈਂ ਸ਼ੈਪ ਨਾਲ ਸਹਿਮਤ ਹਾਂ ਪਰਦੇਦਾਰੀ ਨੀਤੀ ਅਤੇ ਸੇਵਾ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਅਤੇ Shaip ਤੋਂ B2B ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਸੰਚਾਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਮੇਰੀ ਸਹਿਮਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ।

ਅਕਸਰ ਪੁੱਛੇ ਜਾਂਦੇ ਪ੍ਰਸ਼ਨ (FAQ)

1. ਏਆਈ, ਐਮਐਲ, ਡੀਪ ਲਰਨਿੰਗ, ਐਲਐਲਐਮ ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ ਏਆਈ ਦਾ ਰਿਸ਼ਤਾ

DL ML ਦਾ ਇੱਕ ਸਬਫੀਲਡ ਹੈ ਜੋ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਮਲਟੀਪਲ ਲੇਅਰਾਂ ਵਾਲੇ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ML AI ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ ਸਮੂਹ ਹੈ ਜੋ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ (LLMs) ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਸਬਸੈੱਟ ਹਨ ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਆਧਾਰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਦੋਵੇਂ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਵਿਆਪਕ ਖੇਤਰ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਹਨ।

2. ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਕੀ ਹਨ?

ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ, ਜਾਂ LLM, ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਬਹੁਮੁਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਹਨ ਜੋ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਨਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਖਾਸ ਕਾਰਜਾਂ ਜਾਂ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਵਧੀਆ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

3. ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਲਾਭ

ਸਭ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਕੋਲ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਅਰਬਾਂ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਿਆਪਕ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕਾਰਨ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਦੂਜਾ, ਇਹ ਮਾਡਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਫੀਲਡ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਵਧੀਆ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, LLMs ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਲਗਾਤਾਰ ਸੁਧਾਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਵਾਧੂ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।

4. ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਬਨਾਮ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ

ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਵਿੱਚ ਖਾਸ ਕੰਮ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਅਨੁਵਾਦ ਕਾਰਜ ਵਿੱਚ ਲੋੜੀਂਦੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਭਾਸ਼ਾ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨਾ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ, ਡੋਮੇਨ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, ਜਾਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਕੀਵਰਡਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਇੱਕ ਆਮ ਧਾਰਨਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪਹੁੰਚ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਸਾਰੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਪਰ ਉੱਚ ਸਟੀਕਤਾ ਜਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਵਾਲੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

5. ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ

ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਤਿੰਨ ਕਿਸਮਾਂ ਹਨ। ਹਰ ਕਿਸਮ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।

ਸਧਾਰਣ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਅਗਲੇ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੇ ਟਿਊਨਡ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਵਿੱਚ ਦਿੱਤੀਆਂ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਡਾਇਲਾਗ ਟਿਊਨਡ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਅਗਲਾ ਜਵਾਬ ਤਿਆਰ ਕਰਕੇ ਸੰਵਾਦ-ਵਰਗੀ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।