在ScalingLaw加持下,数据质量提升,模型效果就可以提升,相比于增加更多的显卡,更多的模型参数,数据质量的提升可能是成本最低的一种方法。如果质量提高10倍,模型参数减少到原来1/10,可能效果会更好,毕竟模型参数不仅仅意味着训练可以速度更快,真实场景落地的时候,推理成本也会更低,这个对于一个产品来说,无疑是非常大...
1、找大模型的数据 前面写了一篇文章《ChatGPT|大语言模型训练有哪些开源数据集? 》(https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3Njk4MjkyNw==&mid=2247485643&idx=1&sn=a109dea3f3f9ac1acaaad940b6a16aaa&chksm=9f59b72ba82e3e3d736a77da3ebb5bea152a0516233fbd496d7419fe3d07231905f613215bd3&token=6...
一、数据清洗与预处理 数据清洗是大模型处理数据的第一步,它主要包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值等。去除重复数据可以避免统计结果的偏倚,处理缺失值可以提高数据的完整性,处理异常值可以排除干扰因素。此外,还可以对数据进行归一化、标准化等操作,以方便后续的分析和建模。 二、特征选择与提取 特征选择是大...
大模型数据的处理是一个复杂且关键的过程，它直接关系到模型训练的效果和最终的性能。以下是对大模型数据处理过程的详细介绍：一、数据预处理 数据清洗：去除重复数据：避免统计结果的偏倚。处理缺失值：通过填充、删除或插值等方法提高数据的完整性。处理异常值：识别并处理数据中的异常点，排除干扰因素。数据归一化/...
一、数据清洗 数据清洗是处理训练数据的首要步骤,目的是去除或修复数据中的噪声、错误和不一致之处,确保数据质量。在LLMs的训练过程中,数据清洗尤为重要,因为数据质量直接影响模型的泛化能力和性能。 常见的数据清洗任务包括: 去除HTML标签:网页数据中常包含HTML标签,这些标签对模型训练无用且会增加噪声,需要去除。 处...
1、数据收集 数据收集是大模型训练的基础，其目标是获取足够数量和质量的数据集。数据收集通常包括以下几个步骤：明确数据需求：根据大模型的应用场景和目标，明确需要收集的数据类型、格式和规模。例如，对于自然语言处理模型，可能需要收集大量的文本数据；对于计算机视觉模型，则需要收集图像数据。数据源选择：选择合适的...
1. 数据准备和预处理:大模型需要大量的训练数据来进行训练。语音识别单位会收集和准备大规模的语音数据集,包括多个说话人、多种语言和不同环境下的语音样本。数据预处理包括音频特征提取、语音对齐和标注等步骤,以便为训练模型提供合适的输入。 2. 模型设计和训练:语音识别单位使用深度学习模型(如循环神经网络(Recurrent...
🤖数分人,你是否在处理大量数据时感到困扰?别担心,这里有一些使用大语言模型处理数据的实用技巧,助你一臂之力!📂当遇到无法打开的超大表格文件时,不妨尝试将文件分割成多个小文件,逐个处理,轻松搞定!🔄对于批量修改操作或格式转换,先问问AI是否有合适的命令。例如,去除表格中的表头或双引号,让数据更清晰!⚠...
使用 Comate 开放平台和 AutoWork 实现调用文心大模型进行翻译 最后，用生成好的文本数据对构建起知识库，使用检索增强技术即可进一步提升论文翻译及润色质量，产出高品质的英文论文。目前，“Paperpolisher 论文助手”在飞桨星河社区应用中心正式上线。这款应用具备中英互译、英文长句简写和英文润色等功能，只需将论文一键...
一、数据收集 数据收集是大模型数据处理的第一步。数据可以从各种渠道获取,如传感器、日志文件、社交媒体等。数据的收集可以通过爬虫技术、API接口等方式进行。收集到的数据需要经过初步处理,包括去除重复数据、去除噪声数据等,以保证数据的质量。 二、数据清洗 数据清洗是大模型数据处理的关键步骤之一。在数据收集过程中...