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Miglioramento della qualità dei set di dati con modelli linguistici di grandi dimensioni

I set di dati sono vitali in tutti i settori per attività come la creazione di contenuti e la generazione di lingue. È interessante notare che, sebbene i set di dati formino modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), i LLM svolgono anche un ruolo cruciale nella creazione di set di dati di alta qualità.

Comprendere i LLM

Gli LLM sono modelli avanzati addestrati su vasti dati per comprendere e generare testo, tradurre lingue ed eseguire analisi e riepiloghi. Eccellono nella previsione e nella generazione di testo utilizzando l'apprendimento auto-supervisionato e semi-supervisionato.

Importanza dei dati di alta qualità

L'utilizzo di dati grezzi può avere un impatto negativo sulle prestazioni LLM, portando a risultati imprecisi. I set di dati di alta qualità garantiscono una migliore accuratezza, coerenza e adattabilità del modello in diversi scenari. Riducono inoltre la distorsione e l’overfitting, rendendo i LLM più affidabili.

Costruire LLM con dati di alta qualità

Cura e preelaborazione dei dati:
  • Raccogli e perfeziona i dati da diverse fonti, allineandoli a scenari reali per migliorare le prestazioni.
  • Gli approcci di Meta e OpenAI illustrano le variazioni nella quantità e qualità dei dati per l'addestramento del modello.
Generazione di dati sintetici:
  • Utilizza l'intelligenza artificiale generativa per creare set di dati diversificati e migliorare classi di dati rare.
  • Garantire che i dati sintetici siano rappresentativi e verificati con la supervisione umana.
Alimentazione continua dei dati:
  • Aggiorna regolarmente i modelli con dati di alta qualità per mantenerne la pertinenza e l'accuratezza.
Progettazione dello schema strategico:
  • Implementare tecniche di preelaborazione dei dati come tokenizzazione e normalizzazione.
  • Garantire la corretta etichettatura e annotazione dei dati per migliorare le capacità di apprendimento del modello.
Integrazione con strumenti di annotazione:
  • Utilizza strumenti accurati e scalabili per semplificare l'etichettatura dei dati, garantendo risultati di alta qualità.

Leggi l'articolo completo qui:

https://analyticsdrift.com/building-high-quality-datasets-with-llms/

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Parliamo oggi dei requisiti relativi ai dati di addestramento AI.