Datasæt er afgørende på tværs af brancher til opgaver som indholdsskabelse og sproggenerering. Interessant nok, mens datasæt træner store sprogmodeller (LLM'er), spiller LLM'er også en afgørende rolle i at skabe datasæt af høj kvalitet.
Forstå LLM'er
LLM'er er avancerede modeller, der er trænet på omfattende data til at forstå og generere tekst, oversætte sprog og udføre analyse og opsummering. De udmærker sig i at forudsige og generere tekst ved hjælp af selvovervåget og semi-overvåget læring.
Vigtigheden af data af høj kvalitet
Brug af rådata kan påvirke LLM-ydelsen negativt, hvilket fører til unøjagtige output. Datasæt af høj kvalitet sikrer bedre modelnøjagtighed, sammenhæng og tilpasningsevne på tværs af forskellige scenarier. De reducerer også skævhed og overtilpasning, hvilket gør LLM'er mere pålidelige.
Opbygning af LLM'er med data af høj kvalitet
Datakurering og forbehandling:
- Indsaml og forfin data fra forskellige kilder, og afstem dem med scenarier i den virkelige verden for forbedret ydeevne.
- Meta og OpenAI's tilgange illustrerer variationer i datamængde og kvalitet til modeltræning.
Syntetisk datagenerering:
- Brug generativ AI til at skabe forskellige datasæt og forbedre sjældne dataklasser.
- Sørg for, at syntetiske data er repræsentative og verificeret med menneskelig tilsyn.
Kontinuerlig datafodring:
- Opdater regelmæssigt modeller med data af høj kvalitet for at bevare relevans og nøjagtighed.
Strategisk skemadesign:
- Implementer dataforbehandlingsteknikker som tokenisering og normalisering.
- Sørg for korrekt datamærkning og annotering for at forbedre modellernes indlæringsmuligheder.
Integration med annotationsværktøjer:
- Brug nøjagtige og skalerbare værktøjer til at strømline datamærkning og sikre output af høj kvalitet.
Læs hele artiklen her:
https://analyticsdrift.com/building-high-quality-datasets-with-llms/
