बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) कुछ साल पहले अकल्पनीय तरीके से डेटा इंजीनियरिंग को बदल रहे हैं। परियोजनाओं के शुरुआती चरणों में सरल कार्यों से लेकर पूरी टीमों के लिए अधिक कुशल संरचनाएं बनाने तक, एलएलएम ऐसे समाधान प्रदान करते हैं जो प्रक्रियाओं को गति देते हैं और सटीकता बढ़ाते हैं। यह आलेख बताता है कि डेटा प्रोसेसिंग और संवर्धन के विभिन्न चरणों में एलएलएम का उपयोग कैसे किया जा रहा है, उनके अनुप्रयोगों, लाभों और सीमाओं पर प्रकाश डाला गया है।
डेटा इंजीनियरिंग में एलएलएम क्रांति
महान भाषा मॉडल डेटा प्रोजेक्ट के शुरुआती चरणों में सरल कार्यों से लेकर संपूर्ण डेटा टीमों के लिए बेहतर संरचना बनाने तक, डेटा इंजीनियरिंग को आसान बनाएं। दुनिया भर में सैकड़ों डेटा-संचालित कंपनियों के साथ काम करते हुए, मैं यह देखकर उत्साहित हूं कि कंपनियों ने कितनी तेजी से और रचनात्मक तरीके से एलएलएम को अपने वर्कफ़्लो में लागू किया है।
आइए एलएलएम के उपयोग को उजागर करने और डेटा-संचालित कंपनियों के लिए अपेक्षाकृत सरल लेकिन समय बचाने वाले तरीकों पर प्रकाश डालने के लिए डेटा प्रोसेसिंग और संवर्धन के लिए एलएलएम का उपयोग करने के कुछ सामान्य उदाहरणों पर चर्चा करें।
डेटा संवर्धन के लिए एलएलएम की मुख्य सीमाएँ
एलएलएम शक्तिशाली उपकरण हैं, लेकिन उनकी कुछ सीमाएँ हैं जिन पर विचार करने की आवश्यकता है:
- सन्दर्भ का विस्तार: मॉडल में लंबी जानकारी के संदर्भ को बनाए रखने की सीमित क्षमता होती है, जो जटिल परियोजनाओं में प्रतिक्रियाओं की सटीकता को प्रभावित कर सकती है।
- आपके इनपुट का आकार: एलएलएम द्वारा एक बार में संसाधित किए जा सकने वाले डेटा की मात्रा सीमित होती है, जिससे बड़े डेटा सेट पर इसकी प्रभावशीलता प्रभावित होती है।
- आपके पास जो संसाधन हैं: एलएलएम के लिए महत्वपूर्ण कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है, जो छोटी कंपनियों या सीमित बजट वाली कंपनियों के लिए बाधा बन सकती है।
एलएलएम इंजीनियरिंग प्रक्रिया को तेज करते हैं
द टेक्नोलॉजी एलएलएम डेटा इंजीनियरिंग पर बहुत बड़ा प्रभाव डाला। चूँकि डेटा इंजीनियरिंग में डेटा के साथ आपके द्वारा की जाने वाली विभिन्न गतिविधियाँ शामिल होती हैं, इसलिए इसके लिए एलएलएम का उपयोग करने के विभिन्न स्तर होते हैं।
अनुसंधान और इंजीनियरिंग समाधान
नौकरी के सबसे बुनियादी पहलुओं में से एक अनुसंधान है। नए डेटा इंजीनियरिंग समाधानों को लागू करने के लिए अक्सर कई लेख और दस्तावेज़ीकृत उपयोग के मामलों को पढ़ने की आवश्यकता होती है। अब, आप एलएलएम से अपनी समस्या का समाधान सुझाने के लिए कह सकते हैं, और वे विभिन्न आर्किटेक्चर पेश करेंगे जिन्हें आप आज़मा सकते हैं। फिर, आप चरण-दर-चरण निर्देशों के साथ जो आपको पसंद हो उसे लागू करने के लिए मदद मांग सकते हैं। यह आपको वास्तविक इंजीनियरिंग तक तेजी से पहुंचने की अनुमति देता है।
एलएलएम असंरचित डेटा व्यवस्थित कर सकते हैं
डाटा प्रासेसिंग
डेटा इंजीनियरिंग में अक्सर बड़ी मात्रा में असंरचित डेटा शामिल होता है, जिसे पूछताछ के लिए तैयार होने के लिए सही ढंग से व्यवस्थित और संग्रहीत करने की आवश्यकता होती है। एलएलएम इसमें आपकी मदद कर सकता है। उदाहरण के लिए, ई-कॉमर्स साइटों से निकाले गए HTML दस्तावेज़ों से उत्पाद के नाम और कीमतों को पार्स करने के लिए एक कस्टम पार्सर की आवश्यकता होती है, जिसका आधार अब एलएलएम द्वारा लिखा जा सकता है।
इसके अतिरिक्त, कुछ कम जटिल उपयोग के मामले बिना पार्सिंग के असंरचित डेटा से जानकारी निकालने की अनुमति देते हैं। उदाहरण के लिए, जीपीटी रिसर्चर ऑनलाइन शोध के लिए डिज़ाइन किया गया एक उपकरण है जो मांग पर ऑनलाइन साइटों से विशिष्ट जानकारी निकाल सकता है। बेशक, आपके प्रोजेक्ट का दायरा ऐसे उपकरणों के उपयोग को सीमित कर सकता है। फिर भी, एलएलएम-आधारित तकनीक छोटे पैमाने की परियोजनाओं के लिए जो सहायता प्रदान कर सकती है वह निर्विवाद रूप से मूल्यवान है।
मूल रूप से, एलएलएम डेटा इंजीनियरिंग पाइपलाइन के विभिन्न हिस्सों में उपयोगी हो गए हैं। उनके द्वारा प्रदान किए गए परिणाम हमेशा 100% सटीक नहीं होते हैं, लेकिन वे अभी भी उस तरीके और गति को बदल रहे हैं जिस पर हम डेटा के साथ काम करते समय काम कर सकते हैं।
एलएलएम बी2बी डेटा संवर्धन को सरल बनाते हैं
डेटा सफ़ाई और संवर्धन
एलएलएम डेटा सफाई और संवर्धन के लिए भी उत्कृष्ट उपकरण हैं। आइए एक उदाहरण के रूप में असंरचित पते या स्थिर स्थान डेटा लें। मान लीजिए कि आपके पास 1.000 कंपनी प्रोफाइल का एक डेटासेट है जिसमें मुफ्त उपयोगकर्ता इनपुट फ़ील्ड वाला डेटा है। उनमें से एक है "स्थान"। कुछ कंपनियों ने अपने पते के रूप में एक राज्य (उदाहरण के लिए टेक्सास) दर्ज किया होगा, जबकि अन्य ने एक शहर (उदाहरण के लिए डलास) का उपयोग किया होगा। इस डेटा को विश्लेषण के लिए संरचित किया जाना चाहिए।
आप डेटासेट को एलएलएम पर अपलोड कर सकते हैं और इस डेटा को मर्ज करने के लिए एक संकेत तैयार कर सकते हैं। उदाहरण के लिए: "शहर के नामों के साथ 'स्थान' मान ढूंढें और उन्हें उस राज्य के नाम में बदलें जहां शहर स्थित है।"
कंपनी वर्गीकरण
कंपनियाँ किस चीज़ में विशेषज्ञ हैं, इसके बारे में सटीक जानकारी प्राप्त करना मुश्किल हो सकता है क्योंकि अधिकांश सार्वजनिक कंपनी विवरणों का उद्देश्य "ड्राइविंग इनोवेशन" या "एक्स के क्षेत्र को बदलना" जैसे प्रचलित शब्दों के साथ विपणन प्रयास करना है। लेकिन आपको वास्तव में यह जानना होगा कि वे किसमें विशेषज्ञ हैं - विशेषकर बी2बी क्षेत्र में।
एक एलएलएम कंपनी के विवरणों को संसाधित कर सकता है और उन्हें विशिष्ट मानदंडों के आधार पर लेबल कर सकता है या प्रासंगिक तथ्यों को निकाल और सारांशित कर सकता है। आइए एलएलएम की सहायता से वर्गीकरण को स्वचालित करने पर एक नज़र डालें। आपके पास 1.000 कंपनी प्रोफाइल का समान डेटा सेट और संभावित ग्राहकों की सूची है। मान लीजिए कि आप उन कंपनियों के लिए एक उपकरण बना रहे हैं जो AI का उपयोग करती हैं या करने की संभावना रखती हैं। आप उन कंपनियों से संपर्क करना चाहेंगे जो अपनी सेवाओं के साथ आपके आदर्श ग्राहक प्रोफ़ाइल में फिट बैठती हैं।
व्यावसायिक विवरण सार्वजनिक रूप से उपलब्ध सोशल मीडिया व्यवसाय लिस्टिंग से लिए गए हैं, जिसका अर्थ है कि आप व्यवसाय-जनित विवरणों के साथ काम कर रहे हैं। आप एक एलएलएम को यह विश्लेषण करने का निर्देश दे सकते हैं कि कौन सी कंपनियां एआई का उपयोग करती हैं और परिणामों को एक तालिका, इन्फोग्राफिक या पाठ्य सारांश में प्रस्तुत करती हैं।
एलएलएम छिपे हुए डेटा को पुनर्प्राप्त कर सकते हैं
आमतौर पर, डेटा संवर्धन के लिए सबसे विश्वसनीय विकल्प आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप एलएलएम का उपयोग करना है, खासकर यदि आप बड़े डेटा के साथ काम कर रहे हैं। यह एक महंगा विकल्प है जो संसाधन-बाधित व्यवसायों के लिए आसानी से उपलब्ध नहीं है। हालाँकि, मैं आपको कम से कम आसानी से सुलभ एलएलएम समाधानों के साथ परीक्षण करने का प्रयास करने के लिए प्रोत्साहित करूंगा।
जब डेटा संवर्धन के लिए एलएलएम का उपयोग करने की बात की जाती है, तो मुख्य लाभ डेटा से जानकारी को इस तरह से निकालना है जिसके लिए आमतौर पर मानव या मानव जैसी बुद्धि की आवश्यकता होती है। ऐसे कार्यों के लिए संदर्भ को समझने और निष्कर्ष निकालने की क्षमता की आवश्यकता होती है।
कुछ लोग कह सकते हैं कि स्रोत डेटा से "निःशुल्क परीक्षण" जैसी जानकारी निकालना संवर्धन नहीं है, लेकिन मेरे अनुभव में यह डेटा को साफ़ करने या केवल एक कीवर्ड खोजने की तुलना में एक उच्च स्तरीय कार्य है। एलएलएम संदर्भ को इस रूप में समझते हैं कि वे स्रोत में उल्लिखित सटीक वाक्यांश का उपयोग किए बिना डेटा से जानकारी निकालते हैं। इसके परिणामस्वरूप बहुमूल्य और कठिन-से-प्राप्त डेटा प्राप्त होता है।
संवर्धन के लिए एलएलएम के उपयोग की सीमाएं
जब आपके व्यवसाय को बढ़ने की आवश्यकता होती है, तो एलएलएम महंगा हो सकता है। लेकिन आप हमेशा ओपन सोर्स विकल्पों का उपयोग कर सकते हैं। वे भुगतान विकल्प जितने अच्छे नहीं हैं, लेकिन फिर भी वे व्यवसाय परिवर्तन के कई अवसर खोलते हैं।
हालाँकि, कई खुले स्रोत विकल्प उस संदर्भ के आकार तक सीमित हैं जिसे एलएलएम समझ सकता है। संदर्भ विंडो संदर्भ का दायरा निर्धारित करती है जिसे एक भाषा मॉडल त्वरित प्रतिक्रियाएँ तैयार करते समय समझ सकता है। इसे परिप्रेक्ष्य में रखने के लिए, जटिल उपयोग के मामलों के लिए संदर्भ का दायरा एक पूरी किताब हो सकता है। संदर्भ विंडो जितनी बड़ी होगी, मॉडल उतना ही अधिक उन्नत होगा। और बड़े मॉडल अधिक संसाधनों का उपभोग करते हैं। उदाहरण के लिए, लंबे उत्पाद या नौकरी विवरण जैसे डेटा का विश्लेषण करने का मतलब अधिक व्यापक इनपुट है और संभवतः बड़े मॉडल की आवश्यकता होगी।
आप हमेशा अपना योगदान कम कर सकते हैं, लेकिन ज्यादातर मामलों में, आप एलएलएम को जितनी कम जानकारी देंगे, परिणाम उतने ही खराब होंगे। इसे तोड़ना एक चुनौतीपूर्ण चक्र है, लेकिन Google के जेमिनी 1.5 जैसे समाधान पहले से ही दिखाते हैं कि एलएलएम को संदर्भ द्वारा सीमित करने की आवश्यकता नहीं है। जेमिनी 1.5 1 मिलियन टोकन संसाधित कर सकता है, जो एक बार में संदर्भ के 700.000 शब्दों के बराबर है।
एलएलएम का भविष्य
यह कहना मुश्किल है कि एलएलएम और एआई तकनीक का भविष्य कैसा होगा। फिर भी, एक सकारात्मक बात जो मैंने पहले ही देखी है वह यह है कि मनुष्य संभवतः दृष्टि पर ध्यान केंद्रित करने में सक्षम होंगे, जिससे इसकी अनुमति मिलेगी कृत्रिम बुद्धि इसे साकार करने के लिए एक समाधान खोजने में मदद करें - विशेषज्ञता के प्रतिस्थापन के बजाय एक विस्तार।
मैं प्रोग्रामिंग विज़ार्ड और घटक-आधारित समाधान जैसे व्यावहारिक डेवलपर टूल पर अधिक ध्यान केंद्रित करने की अपेक्षा करूंगा जो आपस में जुड़ेंगे। कंपनियां संभवतः संसाधनों को बचाने या अन्य कंपनियों या व्यक्तियों को अपने संसाधनों को बचाने में मदद करने के लिए नए व्यावसायिक विचार बनाने के लिए एलएलएम का उपयोग करना जारी रखेंगी।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
1. एलएलएम डेटा इंजीनियरिंग को कैसे गति देते हैं?
एलएलएम डेटा विश्लेषण, अनुसंधान और समाधान कार्यान्वयन जैसे जटिल, दोहराव वाले कार्यों को स्वचालित करके डेटा इंजीनियरिंग में तेजी लाते हैं। वे इंजीनियरों को अधिक रचनात्मक और रणनीतिक कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देते हैं, जिससे समग्र प्रक्रिया दक्षता बढ़ती है।
2. डेटा इंजीनियरिंग के संदर्भ में एलएलएम की सीमाएँ क्या हैं?
मुख्य सीमाओं में संदर्भ की सीमा जिसे मॉडल समझ सकता है, डेटा का आकार जिसे एक समय में संसाधित किया जा सकता है, और एलएलएम को प्रभावी ढंग से संचालित करने के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल संसाधन शामिल हैं। ये सीमाएं
ये एलएलएम द्वारा पेश किए गए समाधानों की सटीकता और दक्षता को प्रभावित कर सकते हैं, खासकर बड़े पैमाने पर या जटिल परियोजनाओं में।
3. एलएलएम असंरचित डेटा को व्यवस्थित करने में कैसे मदद कर सकता है?
एलएलएम बड़ी मात्रा में असंरचित डेटा को संसाधित और व्यवस्थित कर सकते हैं, जैसे HTML दस्तावेज़ों से निकाला गया पाठ, उत्पाद विवरण या सोशल मीडिया डेटा। वे पैटर्न की पहचान कर सकते हैं, प्रासंगिक जानकारी निकाल सकते हैं और इस डेटा की संरचना कर सकते हैं ताकि यह अधिक आसानी से क्वेरी करने योग्य और प्रयोग करने योग्य हो।
4. एलएलएम बी2बी डेटा संवर्धन को कैसे सरल बना सकते हैं?
एलएलएम असंरचित जानकारी, जैसे पते और कंपनी विवरण, को मानकीकृत प्रारूपों में एकीकृत करके डेटा को साफ और समृद्ध करने में प्रभावी हैं। वे विशिष्ट मानदंडों के आधार पर कंपनियों को वर्गीकृत कर सकते हैं, विशेषज्ञता की पहचान कर सकते हैं और विपणन विवरण से मूल्यवान जानकारी निकाल सकते हैं, जिससे व्यवसाय के लिए स्पष्ट, अधिक कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि प्रदान की जा सकती है।
5. डेटा संवर्धन के लिए ओपन सोर्स एलएलएम का उपयोग करने के क्या लाभ और चुनौतियाँ हैं?
ओपन सोर्स एलएलएम सशुल्क समाधानों के लिए एक लागत प्रभावी विकल्प प्रदान करते हैं, जो छोटी कंपनियों या सीमित संसाधनों वाले लोगों को उन्नत तकनीक तक पहुंचने में सक्षम बनाता है। हालाँकि, इन मॉडलों में अक्सर संदर्भ आकार और प्रसंस्करण शक्ति की सीमाएँ होती हैं, जिनके लिए सटीकता और दक्षता के संदर्भ में समायोजन और समझौते की आवश्यकता हो सकती है।
निष्कर्ष
बड़े भाषा मॉडल डेटा इंजीनियरिंग और संवर्धन में क्रांति ला रहे हैं, नवीन समाधान प्रदान कर रहे हैं जो डेटा-संचालित कंपनियों के लिए समय और संसाधन बचाते हैं। अपनी सीमाओं के बावजूद, जैसे कि संदर्भ का विस्तार और आवश्यक कम्प्यूटेशनल संसाधन, एलएलएम डेटा पाइपलाइन के कई चरणों में मूल्यवान उपकरण साबित हुए हैं। वे न केवल इंजीनियरिंग प्रक्रिया को गति देते हैं बल्कि असंरचित डेटा को व्यवस्थित करने और बी2बी डेटा को सटीकता के साथ समृद्ध करने में भी मदद करते हैं।
संदर्भ को समझने और सटीक वाक्यों की आवश्यकता के बिना प्रासंगिक जानकारी निकालने की एलएलएम की क्षमता उन कार्यों में उनकी प्रभावशीलता को दर्शाती है जिनके लिए आमतौर पर मानव बुद्धि की आवश्यकता होती है। भविष्य में, इन तकनीकों का विकास जारी रहने, व्यावहारिक डेवलपर टूल और एंटरप्राइज़ समाधानों में और भी अधिक एकीकृत होने की उम्मीद है। कृत्रिम बुद्धिमानव विशेषज्ञता के विस्तार के रूप में, पेशेवरों को रणनीतिक दृष्टि पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलेगी, जबकि एलएलएम नवीन और कुशल समाधानों को मूर्त रूप देगा।
अंततः, एलएलएम अपनाने वाली कंपनियां डिजिटल परिवर्तन में सबसे आगे होंगी, अपनी डेटा प्रक्रियाओं में नवाचार और दक्षता बढ़ाने के लिए एआई की शक्ति का लाभ उठाएंगी। परियोजना के आकार या दायरे के बावजूद, एलएलएम डेटा इंजीनियरिंग की सटीकता, गति और प्रभावशीलता में सुधार करने, एक सफल डेटा-संचालित भविष्य के लिए कंपनियों की स्थिति बनाने का एक अनूठा अवसर प्रदान करता है।
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