我们认为 AI 大模型需要高质量、大规模、多样性的数据集。 1）高质量：高质量数据集能够提高模型精度与可解释性，并且减少收敛到最优解的时间， 即减少训练时长。 2）大规模：OpenAI 在《Scaling Laws for Neural Language Models》中提出 LLM 模型所 遵循的“伸缩法则”（scaling law），即独立增加训练数据量、...
3)丰富性:数据丰富性能够提高模型泛化能力,过于单一的数据会非常容易让模型过于拟 合训练数据。 数据集如何产生 建立数据集的流程主要分为 1)数据采集;2)数据清洗:由于采集到的数据可能存在缺失 值、噪声数据、重复数据等质量问题;3)数据标注:最重要的一个环节;4)模型训练: 模型训练人员会利用标注好的数据训练出...
3)丰富性:数据丰富性能够提高模型泛化能力,过于单一的数据会非常容易让模型过于拟 合训练数据。 数据集如何产生 建立数据集的流程主要分为 1)数据采集;2)数据清洗:由于采集到的数据可能存在缺失 值、噪声数据、重复数据等质量问题;3)数据标注:最重要的一个环节;4)模型训练: 模型训练人员会利用标注好的数据训练出...
3)丰富性:数据丰富性能够提高模型泛化能力,过于单一的数据会非常容易让模型过于拟 合训练数据。 数据集如何产生 建立数据集的流程主要分为 1)数据采集;2)数据清洗:由于采集到的数据可能存在缺失 值、噪声数据、重复数据等质量问题;3)数据标注:最重要的一个环节;4)模型训练: 模型训练人员会利用标注好的数据训练出...