ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਉੱਚ ਯੋਗ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਦੇ ਰਾਤੋ-ਰਾਤ ਸਫਲਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵੱਡੀ ਪ੍ਰਮੁੱਖਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਅਤੇ ਹੋਰ ਚੈਟਬੋਟਸ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਉਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹਨ ਜੋ ਅਜਿਹੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਇਸ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ ਹਨ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ, ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ, ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਉੱਤਰ, ਅਤੇ ਪਾਠ ਸੰਖੇਪ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਆਉ ਅਸੀਂ LLM ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣੀਏ ਅਤੇ ਇਹ ਜਾਣੀਏ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵਧੀਆ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਜਾਂ ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ ਕੀ ਹਨ?
ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਹਨ ਜੋ NLP ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਦੇਣ ਲਈ ਨਕਲੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵੱਡੇ ਸਿਲੋਜ਼ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ 'ਤੇ, ਐਲਐਲਐਮ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਗੁੰਝਲਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਸਨੇ ਅੱਗੇ ਕੀਤੀ:
- ਨਵੇਂ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਉਤਪੱਤੀ
- ਲੇਖਾਂ ਅਤੇ ਅੰਸ਼ਾਂ ਦਾ ਸਾਰ
- ਡਾਟਾ ਕੱਢਣਾ
- ਪਾਠ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਣਾ ਜਾਂ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ
- ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਣ
LLM ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਉਦਾਹਰਣਾਂ BERT, Chat GPT-3, ਅਤੇ XLNet ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਲੱਖਾਂ ਟੈਕਸਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਸਾਰਥਕ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ
ਇੱਥੇ LLM ਦੇ ਕੁਝ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਹਨ:
ਟੈਕਸਟ ਜਨਰੇਸ਼ਨ
ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਪਾਠਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੰਚਾਰੀ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲੇਖ, ਗੀਤ ਲਿਖਣਾ, ਜਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨਾ।
ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ
LLM ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਦੋ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ, ਸਰੋਤ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ। ਇਸ ਅਨੁਸਾਰ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਰੋਤ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਣ
LLM ਨੇ ਹੁਣ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਲਈ ਇਕਸਾਰ ਅਤੇ ਤਰਕਪੂਰਨ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਣਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਲੌਗ ਪੋਸਟਾਂ, ਲੇਖਾਂ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਹੋਰ ਰੂਪਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਅਤੇ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਸੰਰਚਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਵਿਆਪਕ ਡੂੰਘੇ-ਸਿਖਲਾਈ ਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਭਾਵਨਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ
ਇਹ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਕੇਸ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਸਥਿਤੀਆਂ ਅਤੇ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸਕਾਰਾਤਮਕਤਾ, ਨਕਾਰਾਤਮਕਤਾ, ਨਿਰਪੱਖਤਾ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਵਰਗੀਆਂ ਭਾਵਨਾਵਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਤਪਾਦਾਂ ਅਤੇ ਸੇਵਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਪਾਠ ਦੀ ਸਮਝ, ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ
LLMs ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ AI ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਢਾਂਚਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਡੈਟੇ ਦੇ ਵੱਡੇ ਢੇਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਲਈ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ, LLM AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰੂਪਾਂ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸਵਾਲ ਜਵਾਬ
ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ QA ਸਿਸਟਮਾਂ ਨੂੰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦਾ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ChatGPT ਅਤੇ BERT, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਸਵਾਲ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਢੁਕਵੇਂ ਜਵਾਬ ਲੱਭਣ ਲਈ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਭੰਡਾਰ ਰਾਹੀਂ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹਨ।
[ਇਹ ਵੀ ਪੜ੍ਹੋ: ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦਾ ਭਵਿੱਖ: ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ]
LLM ਨੂੰ ਸਫਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ 3 ਜ਼ਰੂਰੀ ਸ਼ਰਤਾਂ
ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਫਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀਆਂ ਤਿੰਨ ਸ਼ਰਤਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ:
ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਲਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਭਾਰੀ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਮੌਜੂਦਗੀ
LLM ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇੱਥੇ ਖਾਸ ਤਰੀਕੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟਰਾਂਸਫਰ ਲਰਨਿੰਗ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਨਿਗਰਾਨੀ ਪੂਰਵ-ਸਿਖਲਾਈ, ਜਿਸਦਾ LLM ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਬਣਾਉਣਾ
ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਰਤਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣੀਆਂ ਚਾਹੀਦੀਆਂ ਹਨ। ਡੂੰਘੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਵਿਚਲੇ ਨਿਊਰੋਨ ਘੱਟ ਪਰਤਾਂ ਨਾਲੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਮਝ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਸ਼ਬਦਾਂ, ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਜੋ ਇਕੱਠੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਣ ਦੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਉਪਭੋਗਤਾ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਐਲਐਲਐਮ ਦਾ ਅਨੁਕੂਲਨ
ਲੇਅਰਾਂ, ਨਿਊਰੋਨਸ, ਅਤੇ ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਬਦਲ ਕੇ LLM ਨੂੰ ਖਾਸ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਟਵੀਕ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਜੋ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਹੇਠਲੇ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਕ੍ਰੈਚ ਤੋਂ ਨਵੇਂ ਵਾਕਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਮਾਡਲ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਪਰਤਾਂ ਅਤੇ ਨਿਊਰੋਨਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਉਦਾਹਰਨਾਂ
ਇੱਥੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦਯੋਗਾਂ ਦੇ ਵਰਟੀਕਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ LLM ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ:
ਚਿੱਤਰ ਸਰੋਤ: ਡਾਟਾ ਸਾਇੰਸ ਵੱਲ
ਸਿੱਟਾ
LLM ਮਜਬੂਤ ਅਤੇ ਸਟੀਕ ਭਾਸ਼ਾ ਸਮਝਣ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਅਤੇ ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ NLP ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਸਹਿਜ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, LLM ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਨਤੀਜੇ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ AI ਮਾਡਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ ਭਾਸ਼ਣ ਡੇਟਾ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ੈਪ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਤਕਨੀਕੀ ਹੱਲਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਜੋ 50 ਤੋਂ ਵੱਧ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਮਲਟੀਪਲ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਣ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। LLM ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਜਾਣੋ ਅਤੇ ਇਸ ਤੋਂ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਬਾਰੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਲਓ ਸ਼ੈਪ ਮਾਹਰ ਅੱਜ.
