Získavanie a spracovanie dát pre jazykové modely
Získavanie dát pre jazykové modely vyžaduje dômyselné filtrovanie, odstraňovanie duplikátov a miešanie rôznych zdrojov. Syntetické dáta ponúkajú nové možnosti rozšírenia tréningových datasetov a zlepšenia výkonu modelov. Kvalita dát je kľúčová pre efektívne učenie.
V poslednej prednáške kurzu CS336 na Stanforde sa doc. Percy Liang a Tatunori Hashimoto venovali kľúčovej téme – dátam. Nešlo len o získavanie obrovského množstva textu, ale aj o jeho dômyselné filtrovanie, odstraňovanie duplikátov, miešanie rôznych zdrojov a dokonca vytváranie syntetických dát. Cieľom je vytvoriť kvalitný tréningový dataset pre jazykové modely, ktorý maximalizuje ich výkonnosť a efektivitu učenia. Prednáška ponúka praktické pohľady na to, ako sa tieto procesy realizujú v praxi a aké výzvy s sebou prinášajú.
