Data-Juicer提供了可视化、自动评估等功能,形成了数据处理和LLM训练的闭环。它还引入了超参数优化,加速了数据处理的迭代。此外,Data-Juicer与LLM训练和评估生态系统无缝集成,支持自动评估。 4.1 HPO for Data Processing Data-Juicer 将超参数优化(HPO)概念应用于数据处理,将数据处理的超参数与各种反馈信号绑定,支持贝叶...
如今,CCNet(CCNet: Extracting High Quality Monolingual Datasets from Web Crawl Data[8])使用的是纯文本的WET格式,这一点值得我们重点关注。然而,还有其他一些处理流程却使用WAT,因为他们认为如果要提取高质量的文本数据,必须使用WAT而非WET(bypassing the CommonCrawl processing to extract text)。有一个不使用WET...
DataLab 的特性如下：覆盖广：DataLab 目前覆盖大部分 NLP 任务，包含 1700 多个数据集以及 3500 多个通过数据变形获得的数据集；可理解性：DataLab 为许多数据集 (728 个数据集，139,570,057 个样本) 定制能够刻画数据集的特征（例如性别偏见）并进行计算，它可以帮助研究人员和开发人员在使用数据集之前更好地理...
然而,还有其他一些处理流程却使用WAT,因为他们认为如果要提取高质量的文本数据,必须使用WAT而非WET(bypassing the CommonCrawl processing to extract text)。有一个不使用WET格式文件的例子是The Pile(The Pile: An 800GB Dataset of Diverse Text for Language Modeling[9]),他们使用了jusText[10]。他们提到,与使...
然而,还有其他一些处理流程却使用WAT,因为他们认为如果要提取高质量的文本数据,必须使用WAT而非WET(bypassing the CommonCrawl processing to extract text)。有一个不使用WET格式文件的例子是The Pile(The Pile: An 800GB Dataset of Diverse Text for Language Modeling[9]),他们使用了jusText[10]。他们提到,与...
View on GitHub NLP-progress Repository to track the progress in Natural Language Processing (NLP), including the datasets and the current state-of-the-art for the most common NLP tasks.Data-to-Text GenerationData-to-Text Generation (D2T NLG) can be described as Natural Language Generation ...
With the high requirements of refined operation and management of retail, big data processing and analysis are gradually being applied more and more through the application of shelf SKU identification and visual search. Provide anti-fraud and loss prevention services to new retail businesses through ar...
In the field of Natural Language Processing (NLP),the tremendous level of complexity that language possesses, makes it difficult to augment text. The process of augmenting text data is more challenging and not as straightforward as some might expect. ...
Foundation language models obtain the instruction-following ability through supervised fine-tuning (SFT). Diversity and complexity are considered critical factors of a successful SFT dataset, while their definitions remain obscure and lack quantitative analyses. In this work, we proposeInsTag, an open-...
数据增强(Data Augmentation, DA)缓解了深度学习中数据不足的场景,在图像领域首先得到广泛使用,进而延伸到 NLP 领域,并在许多任务上取得效果。一个主要的方向是增加训练数据的多样性,从而提高模型泛化能力。 简介 数据增强指通过对已有数据添加微小改动或从已有数据新创建合成数据,以增加数据量的方法。因为 NLP 的离散...