Jaj! Transzformátor beszállítóként gyakran kérdeznek tőlem, hogy milyen adatkészleteket használnak általában a Transformer modellek betanításához. Ez egy rendkívül érdekes téma, és ma lebontom nektek.
Először is értsük meg, miért számítanak annyira az adatkészletek a Transformer modellek betanításánál. Ezek a modellek olyanok, mint ezek a szuper - okos tanulók, de rengeteg adatra van szükségük ahhoz, hogy valóban jól tanuljanak, és mindenféle klassz dolgot tudjanak végezni, például nyelvi fordítást, szöveggenerálást és még a kérdések megválaszolását is, ahogy én most teszem.
1. Wikipédia adatkészletek
Az egyik legnépszerűbb adatkészlet a Wikipédiából származó adatok. Hatalmas, és a témák széles skáláját fedi le. Vannak cikkeid a történelemről, a tudományról, a technológiáról, a kultúráról és szinte mindenről, ami a nap alatt van. A Wikipédia szócikkeinek nyelve is meglehetősen változatos és jól felépített.
A Wikipédia-adatok használatában az a nagyszerű, hogy nyilvánosan elérhetők. Csak elmehet, és kikaparhatja a szükséges információkat (természetesen a megfelelő szabályokat és előírásokat betartva). A Transformer modellek sokat tanulhatnak belőle, beleértve a szókincset, a nyelvtant és a különböző területekre vonatkozó ismereteket. Például, ha egy modellt tanít általános ismeretek kérdésének megválaszolására, a Wikipédia-adatok szilárd alapot nyújthatnak. A modell képes feltérképezni, hogy a különböző fogalmak hogyan kapcsolódnak egymáshoz, például hogyan kapcsolódik egy adott tudományos elmélet valós világbeli alkalmazásaihoz.
2. BookCorpus
A BookCorpus egy másik fantasztikus adatkészlet. Ahogy a neve is sugallja, nagy könyvgyűjteményből áll. A könyvek eltérnek a Wikipédia cikkeitől. Gyakran narratív szerkezettel rendelkeznek, és a használt nyelv kreatívabb és árnyaltabb lehet.
Amikor a BookCorpus segítségével tanít egy Transformer modellt, a modell megismerheti a történetmesélés technikáit, a karakterfejlődést és a különböző írási stílusokat. Ez nagyon hasznos, ha modellt szeretne betanítani olyan feladatokhoz, mint például a kreatív írás vagy a szöveggenerálás irodalmi kontextusban. A modell elkezdheti utánozni a jól megírt könyvek áramlását és ritmusát, és simábban és megnyerőbben olvasható szöveget generálhat.
3. Közös feltérképezés
A Common Crawl egy hatalmas adatkészlet. Ez alapvetően weboldalak hatalmas gyűjteménye, amelyet rendszeresen feltérképeznek és archiválnak. A Common Crawl mérete elképesztő. Petabájtnyi adat van benne.
A Common Crawl használatának előnye, hogy a való világ nyelvhasználatát képviseli az interneten. Mindenféle tartalom elérhető, a hírcikkektől és blogoktól a közösségi médiában található bejegyzésekig és termékismertetőkig. Ez azt jelenti, hogy a Common Crawl-on kiképzett Transformer modell képes megérteni és létrehozni olyan szöveget, amely hasonló ahhoz, amit az emberek valójában írnak és olvasnak az interneten. A hátránya azonban, hogy az adatok meglehetősen zajosak. Sok a szemét, például a spam, a hirdetések és a rosszul megírt tartalom. Tehát sok tisztítást és előfeldolgozást kell végeznie, mielőtt a modell betanításához használja.
4. Átölelési arcadatkészletek
A Hugging Face rendelkezik ezzel az igazán klassz adathalmazzal. Egy csomó különböző adatkészletet állítottak össze különböző feladatokhoz. Adatkészletei vannak a hangulatelemzéshez, az elnevezett entitás felismeréshez és a gépi fordításhoz, hogy csak néhányat említsünk.
A Hugging Face adatkészletekben az a szép, hogy könnyen hozzáférhetők és használhatók. A Hugging Face egy Python-könyvtárat biztosít, amely lehetővé teszi az adatkészletek letöltését és előfeldolgozását mindössze néhány sornyi kóddal. Rengeteg dokumentációt és példát is tartalmaznak, így még akkor is, ha még nem ismeri az adatkészletekkel való munkát, elég gyorsan elkezdheti a munkát. Ezek az adatkészletek is jól szervezettek, és gyakran tartalmaznak előre meghatározott felosztásokat a képzéshez, az érvényesítéshez és a teszteléshez, ami sokkal egyszerűbbé teszi a képzési folyamatot.
5. TREC (Text Retrieval Conference) adatkészletek
A TREC adatkészleteket főként információ-visszakeresésre és kérdés-válasz feladatokra használják. Dokumentumok gyűjteményét és az ezek alapján megválaszolandó kérdéseket tartalmazzák.
Ezek az adatkészletek nagyszerűek, mert kifejezetten a modellek tesztelésére és betanítására szolgálnak arra vonatkozóan, hogyan lehet releváns információkat találni a szövegek széles készletében. A TREC-adatkészletekre kiképzett transzformátormodellek nagyon jók lehetnek a dokumentumok gyors átvizsgálásában és a legrelevánsabb válaszok kihúzásában. Ez rendkívül hasznos olyan alkalmazásokban, mint a keresőmotorok és a digitális könyvtárak, ahol a felhasználók konkrét információkat keresnek.
Most hadd meséljek egy kicsit az általunk szállított transzformátorokról. Van néhány igazán jó minőségű termékünk, mint plFast Silent Power Drive Transformer Quick Response Ultra csendes. Ez a transzformátor nem csak gyors, hanem rendkívül csendes is, tökéletes olyan helyekre, ahol a zaj problémát jelenthet.
Nálunk is megvan aOlajjal töltött transzformátor. Az ilyen típusú transzformátorok kiválóan alkalmasak nagy teljesítményű alkalmazásokhoz. Nagy mennyiségű áram kezelésére tervezték, és nagyon megbízhatóak.
És azok számára, akiknek még nagyobb teljesítményre van szükségük, megtaláljuk aNagy kapacitású olaj – töltött áramelosztó transzformátor. Ez a rosszfiú hatalmas mennyiségű energiát tud elosztani, így ideális ipari felhasználásra.
Ha felkeltette érdeklődését ezen termékek bármelyike, vagy bármilyen kérdése van a Transformer modellek betanítására szolgáló adatkészletekkel kapcsolatban, ne habozzon kapcsolatba lépni. Azért vagyunk itt, hogy segítsünk Önnek meghozni az igényeinek leginkább megfelelő döntéseket. Akár kutató, aki a következő nagy Transformer-modellt szeretné betanítani, akár egy kiváló minőségű transzformátorokra szoruló vállalkozás, mi mindent megtalál. Kezdjünk beszélgetést, és nézzük meg, hogyan tudunk együtt dolgozni!
Hivatkozások
- Brown, Tom B. és mtsai. "Kevés a nyelvi modell – lelőtték a tanulókat." Fejlődés a neurális információfeldolgozó rendszerekben 33 (2020): 1877-1901.
- Raffel, Colin és mtsai. "🤗 Adatkészletek: Közösségi könyvtár a természetes nyelv feldolgozásához." arXiv preprint arXiv:2010.10759 (2020).
- Callan, Jamie és mtsai. "TREC – 8 kérdésre válaszoló pályajelentés." Szövegkereső konferencia. Vol. 8. 2000.
