合成数据的使用只会加剧而不是缓解这个问题。尽管社区提出了多种技术来检测此类评估污染,例如 最小-k% prob(Shi et al., 2023),用于检查 k 个长尾tokens的概率,但当模型使用合成数据进行训练时,这些token级去污方法可能无效。合成数据可能包括基准数据的改写版(Mattern,2023;Oren,2023),让token级去污无效。除了...
其次,合成数据可以根据特定需求进行定制,例如通过引入可控变化确保不同类别的平衡表示(如在多语种语言学习中增加低资源语种权重(Przystupa和AbdulMageed,2019))。对数据特征的这种控制可以提高模型性能和泛化能力。第三,合成数据可以通过创建不包含敏感个人信息的匿名或去标识化数据集来缓解隐私问题(El Emam等,2020;Howe...
预训练:预训练的目标是让模型学习语言的基本结构和语法,通过在大量文本数据上训练,模型掌握了基础的语言知识。 后训练:后训练则是为了让模型更符合用户的期望,通过微调模型,使其能够更好地遵循指令,并减少幻觉现象的出现。 数据处理与评估 数据收集与处理:数据的收集和处理在LLM的构建中至关重要。从网络爬虫抓取的海...
研究主要集中在统计模型上,这种方法采用大规模的训练语料(corpus)对模型的参数进行自动的学习,和之前的基于规则的方法相比,这种方法更具鲁棒性。 2. 统计语言模型 统计语言模型(Statistical Language Model),就是利用统计数据来求P(S)的大小,在NLP领域中,大部分的任务都是基于词语的细分粒度来构建模型,由词语构成句子...
按照使用说明,将手机端的聊天数据迁移到电脑端,重启电脑端微信后解析数据,点击对应的好友,即可导出聊天数据。软件可以选择导出的数据格式有很多,由于不同的语言模型训练数据要求的格式可能不同,为了匹配我使用的Atom-7B-Chat模型,导出了TXT数据格式。 随后对TXT聊天数据进行预处理,数据清洗。每个人的聊天风格不太一样,...
多模态的做法主要有两种：一种是大语言模型只做语言，能理解你的需求，比如你需要画一张画，可以调用模型给你生成，目前这种方式比较多；另外一种就是融合性，这种模型的数据本身既包含了文本，又包含图像、音频、视频，这种生成是端到端的模式。做好大模型的关键在于算力和数据质量 清博智能是什么时候开始做大模型...
在人工智能（AI）的快速发展中，大型语言模型（LLMs）以其卓越的自然语言处理能力，成为AI领域的明星技术。近年来，LLMs不仅在学术领域取得了显著成果，更在实际应用中展现出广泛的应用潜力。特别是在数据分析领域，BI结合大型语言模型（LLMs）发展的ChatBI（聊天商业智能）为数据处理、分析和挖掘带来了全新的可能性。
语言模型 马尔可夫模型和n元语法 自然语言统计 读取长序列数据 由于序列数据本质上是连续的,因此我们在处理数据时需要解决这个问题。 在8.1节中我们以一种相当特别的方式做到了这一点: 当序列变得太长而不能被模型一次性全部处理时, 我们可能希望拆分这样的序列方便模型读取。
数据质量通常被认为是影响大语言模型训练效果的关键因素之一,包含大量重复的低质量数据甚至导致训练过程不稳定,造成模型训练不收敛。现有的研究表明训练数据的构建时间、包含噪音或有害信息情况以及数据重复率等因素,都对语言模型性能存在较大影响。截止到 2023 年 9 月的研究都得出了相同的结论,即语言模型在经过清洗的...