Ej! Jako dostawca transformatorów często otrzymuję pytania, jakie zbiory danych są powszechnie używane do uczenia modeli transformatorów. To niezwykle interesujący temat i dzisiaj postaram się go dla wszystkich przedstawić.
Po pierwsze, zrozummy, dlaczego zbiory danych mają tak duże znaczenie podczas uczenia modeli Transformera. Te modele są jak ci superinteligentni uczniowie, ale potrzebują mnóstwo danych, aby naprawdę dobrze się uczyć i móc robić różne fajne rzeczy, takie jak tłumaczenie języków, generowanie tekstu, a nawet odpowiadanie na Twoje pytania, tak jak to robię teraz.
1. Zbiory danych Wikipedii
Jednym z najpopularniejszych zbiorów danych są dane z Wikipedii. Jest ogromny i obejmuje szeroki zakres tematów. Masz artykuły na temat historii, nauki, technologii, kultury i prawie wszystkiego pod słońcem. Język używany w artykułach Wikipedii jest również dość zróżnicowany i dobrze zorganizowany.
Wspaniałą rzeczą w korzystaniu z danych Wikipedii jest to, że są one publicznie dostępne. Możesz po prostu pójść i zeskrobać potrzebne informacje (oczywiście przestrzegając odpowiednich zasad i przepisów). Modele transformatorów mogą się od niego wiele nauczyć, w tym słownictwa, gramatyki i wiedzy z różnych dziedzin. Na przykład, jeśli szkolisz model, aby odpowiadał na pytania z zakresu wiedzy ogólnej, dane z Wikipedii mogą zapewnić solidną podstawę. Model może wykryć powiązania różnych koncepcji, na przykład powiązanie określonej teorii naukowej z jej zastosowaniami w świecie rzeczywistym.
2. Korpus Książkowy
BookCorpus to kolejny niesamowity zbiór danych. Jak sama nazwa wskazuje, składa się z dużego księgozbioru. Książki różnią się od artykułów w Wikipedii. Często mają strukturę narracyjną, a używany język może być bardziej kreatywny i dopracowany.
Kiedy używasz BookCorpus do uczenia modelu Transformera, model może poznać techniki opowiadania historii, rozwój postaci i różne style pisania. Jest to naprawdę przydatne, jeśli chcesz wyszkolić model do zadań takich jak kreatywne pisanie lub generowanie tekstu w kontekście bardziej literackim. Model może zacząć naśladować przepływ i rytm dobrze napisanych książek i może generować tekst, który czyta się płynniej i bardziej wciągająco.
3. Wspólne czołganie się
Common Crawl to ogromny zbiór danych. Zasadniczo jest to ogromny zbiór stron internetowych, który jest regularnie przeszukiwany i archiwizowany. Skala Common Crawl jest oszałamiająca. Zawiera petabajty danych.
Zaletą korzystania z Common Crawl jest to, że odzwierciedla on rzeczywiste użycie języka w Internecie. Masz różnorodne treści, od artykułów prasowych i blogów po posty w mediach społecznościowych i recenzje produktów. Oznacza to, że model Transformera wytrenowany w Common Crawl może zrozumieć i wygenerować tekst podobny do tego, co ludzie faktycznie piszą i czytają w Internecie. Jednak wadą jest to, że dane są dość zaszumione. Jest mnóstwo śmieci, takich jak spam, reklamy i źle napisana treść. Dlatego przed użyciem go do wytrenowania modelu należy przeprowadzić wiele czyszczenia i wstępnego przetwarzania.
4. Zbiory danych dotyczące przytulania twarzy
Hugging Face ma naprawdę fajną kolekcję zbiorów danych. Wybrali całą masę różnych zbiorów danych do różnych zadań. Masz zbiory danych do analizy nastrojów, rozpoznawania nazwanych jednostek i tłumaczenia maszynowego, żeby wymienić tylko kilka.
Zaletą zbiorów danych Hugging Face jest to, że są one łatwo dostępne i łatwe w użyciu. Hugging Face udostępnia bibliotekę Pythona, która umożliwia pobieranie i wstępne przetwarzanie zbiorów danych za pomocą zaledwie kilku linijek kodu. Zawierają także wiele dokumentacji i przykładów, więc nawet jeśli dopiero zaczynasz pracować ze zbiorami danych, możesz zacząć dość szybko. Te zbiory danych są również dobrze zorganizowane i często zawierają wstępnie zdefiniowane podziały na potrzeby uczenia, walidacji i testowania, co sprawia, że proces uczenia jest znacznie prostszy.
5. Zbiory danych TREC (konferencja wyszukiwania tekstu).
Zbiory danych TREC wykorzystywane są głównie do wyszukiwania informacji i zadań związanych z zadawaniem pytań. Zawierają zbiór dokumentów oraz zestaw pytań, na które należy odpowiedzieć w oparciu o te dokumenty.
Te zbiory danych są świetne, ponieważ zostały zaprojektowane specjalnie do testowania i uczenia modeli znajdowania odpowiednich informacji w dużym zestawie tekstów. Modele transformatorów wytrenowane na zbiorach danych TREC mogą naprawdę szybko skanować dokumenty i wyciągać najbardziej istotne odpowiedzi. Jest to bardzo przydatne w aplikacjach takich jak wyszukiwarki i biblioteki cyfrowe, gdzie użytkownicy szukają określonych informacji.
Teraz opowiem trochę o transformatorach, które dostarczamy. Mamy kilka produktów naprawdę wysokiej jakości, jak npSzybki, cichy transformator napędowy Szybka reakcja Ultra cichy. Transformator ten jest nie tylko szybki, ale także wyjątkowo cichy, idealny do miejsc, w których hałas może stanowić problem.
Posiadamy równieżTransformator wypełniony olejem. Tego typu transformatory doskonale nadają się do zastosowań wymagających dużej mocy. Są przeznaczone do obsługi dużych ilości energii elektrycznej i są bardzo niezawodne.
A dla tych, którzy potrzebują jeszcze większej mocy, mamyTransformator olejowy o dużej pojemności — napełniony transformator rozdzielczy mocy. Ten zły chłopiec może dystrybuować ogromną ilość energii, dzięki czemu idealnie nadaje się do zastosowań przemysłowych.
Jeśli interesuje Cię którykolwiek z tych produktów lub masz jakiekolwiek pytania dotyczące zbiorów danych do szkolenia modeli transformatorów, nie wahaj się z nami skontaktować. Jesteśmy tutaj, aby pomóc Ci podjąć najlepsze decyzje dla Twoich potrzeb. Niezależnie od tego, czy jesteś naukowcem chcącym wyszkolić kolejny duży model transformatora, czy też firmą potrzebującą wysokiej jakości transformatorów, mamy dla Ciebie wsparcie. Rozpocznijmy rozmowę i zobaczmy, jak możemy współpracować!
Referencje
- Brown, Tom B. i in. „Nieliczne są modele językowe, które potrafią szybko się uczyć”. Postępy w neuronowych systemach przetwarzania informacji 33 (2020): 1877 - 1901.
- Raffel, Colin i in. „🤗 Zbiory danych: społeczność – biblioteka do przetwarzania języka naturalnego.” Przedruk arXiv arXiv:2010.10759 (2020).
- Callan, Jamie i in. „TREC – raport z 8 pytań i odpowiedzi”. Konferencja dotycząca wyszukiwania tekstu. Tom. 8. 2000.
