Datauppsättningar är avgörande för olika branscher för uppgifter som innehållsskapande och språkgenerering. Intressant nog, medan datauppsättningar tränar stora språkmodeller (LLMs), spelar LLMs också en avgörande roll för att skapa högkvalitativa datauppsättningar.
Förstå LLMs
LLM:er är avancerade modeller som tränas på omfattande data för att förstå och generera text, översätta språk och utföra analyser och sammanfattningar. De utmärker sig i att förutsäga och generera text med hjälp av självövervakad och semi-övervakad inlärning.
Vikten av data av hög kvalitet
Att använda rådata kan påverka LLM-prestanda negativt, vilket leder till felaktiga utdata. Datauppsättningar av hög kvalitet säkerställer bättre modellnoggrannhet, koherens och anpassningsförmåga över olika scenarier. De minskar också partiskhet och överanpassning, vilket gör LLM mer tillförlitliga.
Bygga LLM med högkvalitativa data
Datakurering och förbearbetning:
- Samla in och förfina data från olika källor och anpassa dem till verkliga scenarier för förbättrad prestanda.
- Meta och OpenAI:s tillvägagångssätt illustrerar variationer i datamängd och kvalitet för modellträning.
Syntetisk datagenerering:
- Använd generativ AI för att skapa olika datauppsättningar och förbättra sällsynta dataklasser.
- Se till att syntetiska data är representativa och verifierade med mänsklig tillsyn.
Kontinuerlig datamatning:
- Uppdatera regelbundet modeller med data av hög kvalitet för att bibehålla relevans och noggrannhet.
Strategisk schemadesign:
- Implementera dataförbehandlingstekniker som tokenisering och normalisering.
- Säkerställ korrekt datamärkning och anteckningar för att förbättra modellens inlärningsförmåga.
Integration med anteckningsverktyg:
- Använd noggranna och skalbara verktyg för att effektivisera datamärkning och säkerställa högkvalitativa utdata.
Läs hela artikeln här:
https://analyticsdrift.com/building-high-quality-datasets-with-llms/
