باز کردن قدرت داده های وب: تقویت هوش مصنوعی و نوآوری های LLM

نویسنده(های): به سمت تیم تحریریه هوش مصنوعی

در ابتدا منتشر شد به سمت هوش مصنوعی.

هوش مصنوعی (AI) از یک زمینه خاص به یک نیروی محرکه در پشت برخی از تاثیرگذارترین فناوری‌های امروزی تبدیل شده است. مدل‌های زبان بزرگ (LLM)، پردازش زبان طبیعی سیستم‌های (NLP) و تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده همگی برای عملکرد مؤثر به مقادیر زیادی داده متکی هستند. اما دستیابی به داده‌های مناسب، به‌ویژه به روشی که مقیاس‌پذیر و از نظر اخلاقی مناسب باشد، همچنان یک چالش مهم برای بسیاری از توسعه‌دهندگان و کسب‌وکارهای هوش مصنوعی است.

داده های وب را وارد کنید – یک معدن طلای دست نخورده برای شرکت هایی که به دنبال سوخت سیستم های هوش مصنوعی خود با اطلاعات لحظه ای، مرتبط و متنوع هستند. با جمع‌آوری و استفاده کارآمد از داده‌های وب، کسب‌وکارها می‌توانند مدل‌های هوش مصنوعی هوشمندتر توسعه دهند، روندها را با دقت بیشتری پیش‌بینی کنند، و تجربیات کاربر را مانند قبل شخصی‌سازی کنند. با این حال، این فقط در مورد جمع آوری داده ها نیست. حصول اطمینان از اینکه داده ها از نظر اخلاقی جمع آوری می شوند که کلیدی برای سازگاری و رقابت است.

در این مقاله، چگونگی استفاده شرکت های پیشرو از داده های وب را بررسی می کنیم نوآوری های هوش مصنوعی آنها را تقویت کنند و چگونه Bright Data به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا به داده‌ها به صورت کارآمدتر، اخلاقی و انعطاف‌پذیرتر دسترسی پیدا کنند.

چرا داده های وب برای هوش مصنوعی و LLM ضروری است؟

مدل‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، در وسیع، متنوع و در زمان واقعی رشد می‌کنند. مجموعه داده ها برای بهبود پیش بینی ها، یادگیری و توانایی های تصمیم گیری خود. با این حال، سنتی مجموعه داده ها غالباً بیش از حد ایستا یا محدود هستند که نمی توانند از نیازهای دائمی در حال تکامل سیستم های هوش مصنوعی پشتیبانی کنند. اینجاست که داده های وب نقش مهمی ایفا می کنند.

داده های وب یک تغییر دهنده بازی هستند زیرا سیستم های هوش مصنوعی را با موارد زیر ارائه می دهد:

• تنوع اطلاعات: برخلاف مجموعه داده های ایستا و ساختاریافته، داده های وب بسیار بی ساختار و متنوع هستند و بینش های غنی از میلیون ها وب سایت، مقاله های خبری، انجمن ها و پلتفرم های رسانه های اجتماعی ارائه می دهند.
• به روز رسانی در زمان واقعی: مدل‌های هوش مصنوعی آموزش‌دیده شده بر روی داده‌های وب می‌توانند با جدیدترین روندها و الگوها تکامل یابند و پاسخ‌هایشان را به‌روز و از نظر زمینه دقیق نگه دارند.
• یادگیری پیشرفته برای LLM: به ویژه LLM ها از گستره وسیعی از مکالمات و محتوای انسانی در سراسر وب بهره می برند و به آنها کمک می کند نه تنها زبان، بلکه نکات ظریفی مانند زمینه، لحن و هدف را درک کنند.

با استفاده از داده های وب، کسب و کارها می توانند فرصت های جدیدی را باز کنند، ساخت مدل های هوش مصنوعی که به آخرین تغییرات پاسخگو هستند و تجربیات شخصی تری را در اختیار کاربران قرار می دهند. این قدرت زمانی تقویت می‌شود که شرکت‌ها بتوانند داده‌های وب را به طور کارآمد و در مقیاس جمع‌آوری کنند و در عین حال اطمینان حاصل کنند که از استانداردهای اخلاقی پیروی می‌کنند.

نقش داده های روشن در جمع آوری داده های وب برای هوش مصنوعی

جمع آوری مقادیر زیادی از داده های وب به طور کارآمد می تواند برای کسب و کارها چالش برانگیز باشد، به ویژه هنگامی که سعی می شود سرعت، مقیاس و اخلاق را متعادل کند. اینجاست که داده های روشن با ارائه راه‌حل‌های پیشرفته برای جمع‌آوری داده‌های وب سریع، دقیق و به شیوه‌ای کاملاً منطبق، قدم برداشته است.

Bright Data در سه زمینه کلیدی برتری دارد:

1. کارایی: ابزارهای Bright Data به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا حجم وسیعی از داده‌های وب بدون ساختار را از میلیون‌ها منبع در زمان واقعی جمع‌آوری و سازماندهی کنند. چه یک کسب‌وکار به داده‌هایی از سایت‌های تجارت الکترونیک، پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی یا پایگاه‌های داده عمومی نیاز داشته باشد، Bright Data دسترسی کارآمد به این اطلاعات را فراهم می‌کند. این امر نیاز تیم های داخلی را برای ساختن سیستم های جمع آوری داده های پیچیده از ابتدا حذف می کند و در زمان و منابع صرفه جویی می کند.
2. خاصیت ارتجاعی: انعطاف پذیری هنگام جمع آوری داده ها بسیار مهم است و پلت فرم Bright Data سطح بالایی از کشش را ارائه می دهد. کسب‌وکارها بسته به نیازشان می‌توانند مقیاس خود را افزایش یا کاهش دهند – چه جمع‌آوری بررسی‌های محصول در زمان واقعی، داده‌های قیمت‌گذاری رقبا، یا ردیابی روندهای خبری. این پلتفرم با مدل‌های مختلف کسب‌وکار و نیازهای داده سازگار است و راه‌حلی قابل تنظیم ارائه می‌دهد که در کنار سیستم‌های هوش مصنوعی رشد می‌کند.
3. جمع آوری داده های اخلاقی: در عصری که حفظ حریم خصوصی داده ها یک نگرانی رو به رشد است، جمع آوری داده های اخلاقی بیش از هر زمان دیگری اهمیت دارد. Bright Data به پروتکل‌های انطباق دقیق پایبند است و اطمینان می‌دهد که همه داده‌های جمع‌آوری‌شده به مرزهای قانونی و حریم خصوصی کاربر احترام می‌گذارند. این تعهد به شفافیت و قانونی به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد با اطمینان مدل‌های هوش مصنوعی را بدون خطر نقض مقررات بسازند.

با ترکیب کارایی، کشش و ملاحظات اخلاقی، Bright Data به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد تا از پتانسیل کامل داده‌های وب برای پروژه‌های هوش مصنوعی خود استفاده کنند، و اطمینان حاصل شود که رقابتی باقی می‌مانند و از نظر قانونی مطابقت دارند.

ساخت مدل های هوش مصنوعی اولین دلیلی است که سازمان ها از داده های وب عمومی استفاده می کنند. 56 درصد سازمان ها از داده های وب عمومی اضافی برای بهبود مدل های فعلی هوش مصنوعی یا شروع یک برنامه هوش مصنوعی جدید استفاده می کند.

موارد استفاده: شرکت هایی که از داده های وب برای تقویت مدل های هوش مصنوعی خود استفاده می کنند

برای نشان دادن تأثیر داده‌های وب در دنیای واقعی، اجازه دهید به سه شرکتی که با موفقیت از داده‌های وب عمومی برای تقویت سیستم‌های هوش مصنوعی خود استفاده می‌کنند، نگاهی بیندازیم. این مثال‌ها نشان می‌دهند که چگونه جمع‌آوری داده‌های وب، زمانی که به طور کارآمد و اخلاقی انجام شود، می‌تواند بینش قدرتمند و ارزش تجاری ارائه دهد.

شرکت های املاک و مستغلات: تجزیه و تحلیل پیش بینی برای ارزیابی املاک

• داده های مورد استفاده: شرکت‌های املاک و مستغلات داده‌های وب را از فهرست‌های دارایی، تاریخچه معاملات و روندهای بازار جمع‌آوری می‌کنند که از پلتفرم‌های مختلف املاک و پایگاه‌های اطلاعاتی عمومی منشأ می‌شوند.
• نحوه استفاده از آن: ابزارهای هوش مصنوعی در شرکت های املاک و مستغلات از این داده ها برای پیش بینی ارزش اموال استفاده می کنند. این مدل‌های پیش‌بینی به‌طور مداوم با داده‌های بلادرنگ پالایش می‌شوند و دقت در ارزیابی‌های دارایی را تضمین می‌کنند. با تجزیه و تحلیل داده های وب، شرکت های املاک و مستغلات بینش عمیق تری از روند بازار ارائه می دهند و تخمین های دقیق تری را هم برای خریداران و هم برای فروشندگان ارائه می دهند.
• ارزش: فرآیندهای جمع‌آوری داده‌های کارآمد، شرکت‌های املاک را قادر می‌سازد تا مقادیر زیادی از اطلاعات بازار را جمع‌آوری کنند و در عین حال نسبت به بخش‌های خاص بازار انعطاف‌پذیر باشند. این اعتماد و تعامل کاربر را افزایش می دهد و مستقیماً بر درآمد و رشد در بازار رقابتی املاک و مستغلات تأثیر می گذارد.

خدمات پخش موسیقی: توصیه های شخصی

• داده های مورد استفاده: پلتفرم‌های پخش موسیقی، داده‌های جریان، رفتار کاربر و گرایش‌های رسانه‌های اجتماعی را جمع‌آوری می‌کنند تا توصیه‌های شخصی‌شده موسیقی را تنظیم کنند.
• نحوه استفاده از آن: موتورهای پیشنهادی مبتنی بر هوش مصنوعی در این پلتفرم‌ها عادات گوش دادن و روندهای موسیقی جهانی را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا پیشنهادات آهنگ و لیست پخش را برای کاربران فردی در زمان واقعی تنظیم کنند. ترکیب پویا از داده های کاربر و وب، پلتفرم ها را قادر می سازد تا به طور مداوم توصیه ها را اصلاح و به روز کنند.
• ارزش: کشش داده‌های وب به پلتفرم‌های پخش موسیقی اجازه می‌دهد تا هم با ترجیحات فردی و هم با روندهای صنعتی بزرگ‌تر سازگار شوند و اطمینان حاصل شود که کاربران همچنان درگیر هستند. این امر باعث تمدید اشتراک می شود و حفظ کاربر را افزایش می دهد، که کلید رشد در صنعت رقابتی پخش موسیقی است.

پلتفرم های تجارت الکترونیک: قیمت گذاری پویا و شخصی سازی

• داده های مورد استفاده: پلتفرم‌های تجارت الکترونیک داده‌های وب را در مورد قیمت‌گذاری رقبا، در دسترس بودن محصول، نظرات مشتریان و رفتار مرور در میان خرده‌فروشان آنلاین مختلف جمع‌آوری می‌کنند.
• نحوه استفاده از آن: مدل‌های هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک از این داده‌ها برای قیمت‌گذاری پویا، تنظیم قیمت محصول بر اساس تقاضا، فعالیت رقبا و رفتار مشتری در زمان واقعی استفاده می‌کنند. علاوه بر این، این پلتفرم‌ها از داده‌های وب برای ارائه توصیه‌های شخصی‌شده محصول، پیش‌بینی خریدها بر اساس سابقه مرور کاربران، خریدهای قبلی و روند کلی بازار استفاده می‌کنند.
• ارزش: پلتفرم‌های تجارت الکترونیک با پردازش داده‌های وب در زمان واقعی، اطمینان حاصل می‌کنند که قیمت‌گذاری و توصیه‌های آنها مرتبط و رقابتی است. این استفاده پویا از داده‌ها به شرکت‌ها اجازه می‌دهد تا در دوره‌های اوج خرید مقیاس کنند و در عین حال رویکردی اخلاقی برای جمع‌آوری داده‌ها حفظ کنند. نتیجه افزایش رضایت مشتری و افزایش فروش و بهره وری عملیاتی است.

این مثال‌ها نشان می‌دهند که چگونه جمع‌آوری داده‌های وب، زمانی که به‌طور اخلاقی و کارآمد اجرا شود، می‌تواند به سیستم‌های هوش مصنوعی کمک کند که تجربیات شخصی‌شده و در زمان واقعی را در صنایعی مانند املاک، پخش موسیقی و تجارت الکترونیک ارائه می‌کنند. این توانایی برای مهار داده های وب عمومی به طور موثر شرکت ها را در بخش های مربوطه رقابتی و مرتبط نگه می دارد.

نتیجه گیری

داده های وب فرصتی منحصر به فرد و قدرتمند برای کسب و کارها فراهم می کند تا سیستم های هوش مصنوعی و LLM خود را تقویت کنند. چه از طریق بینش داده های بلادرنگ، شخصی سازی یا مقیاس پذیری باشد، مزایای استفاده از این معدن طلا بسیار زیاد است. Bright Data از طریق مشارکت خود با Towards AI ابزارها و تخصص را برای دسترسی موثر، اخلاقی و با انعطاف پذیری برای رفع نیازهای هر کسب و کاری فراهم می کند.

برای شرکت‌هایی که می‌خواهند در چشم‌انداز رقابتی هوش مصنوعی باقی بمانند، اکنون زمان آن است که بررسی کنند که چگونه داده‌های وب می‌توانند نوآوری، بهبود دقت و اطمینان از انطباق را افزایش دهند. چه یک توسعه‌دهنده باتجربه هوش مصنوعی باشید یا به تازگی سفر خود را به سمت LLM آغاز کرده‌اید، این مشارکت منابع و دانش را برای استفاده از پتانسیل کامل داده‌های وب فراهم می‌کند.

منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی