🔴Как системно оценить качество предобработанных данных перед обучением большой языковой модели (LLM)
Перед тем как запускать дорогостоящий процесс обучения LLM, важно убедиться, что ваши данные чисты, релевантны и структурированы.
Оценка должна включать как количественные, так и качественные метрики.
➡️Количественные метрики:
😶Распределение токенов Проверьте, не доминируют ли специальные токены, мусорные фрагменты или нерелевантные конструкции. Ожидаемые токены (например, ключевые слова доменной области) должны иметь разумную частоту.
😶Покрытие словаря Оцените, насколько хорошо охвачены часто встречающиеся слова и сабворды в вашей предметной области. Можно использовать частотный анализ на корпусе.
😶Статистика по длине документов Сравните среднюю и медианную длину документов с ожидаемыми значениями. Аномально короткие или длинные тексты могут быть ошибками разметки или дубликатами.
😶Языковое распределение В мультиязычном корпусе важно убедиться, что каждый язык представлен в правильной пропорции. Используйте модель определения языка (например, fastText или langid.py).
➡️Качественные проверки:
😶Ручная выборка документов Просмотрите случайные примеры: содержимое должно быть осмысленным, без мусора, персональных данных или несоответствий тематике.
😶Проверка дубликатов и шаблонов Автоматически найдите повторяющиеся документы или шаблонные страницы (например, элементы веб-навигации).
😶Оценка перплексии на тестовой модели Можно применить небольшую предварительно обученную LLM к данным, чтобы вычислить перплексию. Высокая перплексия может сигнализировать о шуме или нерелевантности.
😶Автоматическое обнаружение аномалий Используйте кластеризацию или модели выявления аномалий, чтобы найти подозрительные группы документов.
🔴Как системно оценить качество предобработанных данных перед обучением большой языковой модели (LLM)
Перед тем как запускать дорогостоящий процесс обучения LLM, важно убедиться, что ваши данные чисты, релевантны и структурированы.
Оценка должна включать как количественные, так и качественные метрики.
➡️Количественные метрики:
😶Распределение токенов Проверьте, не доминируют ли специальные токены, мусорные фрагменты или нерелевантные конструкции. Ожидаемые токены (например, ключевые слова доменной области) должны иметь разумную частоту.
😶Покрытие словаря Оцените, насколько хорошо охвачены часто встречающиеся слова и сабворды в вашей предметной области. Можно использовать частотный анализ на корпусе.
😶Статистика по длине документов Сравните среднюю и медианную длину документов с ожидаемыми значениями. Аномально короткие или длинные тексты могут быть ошибками разметки или дубликатами.
😶Языковое распределение В мультиязычном корпусе важно убедиться, что каждый язык представлен в правильной пропорции. Используйте модель определения языка (например, fastText или langid.py).
➡️Качественные проверки:
😶Ручная выборка документов Просмотрите случайные примеры: содержимое должно быть осмысленным, без мусора, персональных данных или несоответствий тематике.
😶Проверка дубликатов и шаблонов Автоматически найдите повторяющиеся документы или шаблонные страницы (например, элементы веб-навигации).
😶Оценка перплексии на тестовой модели Можно применить небольшую предварительно обученную LLM к данным, чтобы вычислить перплексию. Высокая перплексия может сигнализировать о шуме или нерелевантности.
😶Автоматическое обнаружение аномалий Используйте кластеризацию или модели выявления аномалий, чтобы найти подозрительные группы документов.
For some time, Mr. Durov and a few dozen staffers had no fixed headquarters, but rather traveled the world, setting up shop in one city after another, he told the Journal in 2016. The company now has its operational base in Dubai, though it says it doesn’t keep servers there.Mr. Durov maintains a yearslong friendship from his VK days with actor and tech investor Jared Leto, with whom he shares an ascetic lifestyle that eschews meat and alcohol.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from tr
