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大语言模型微调之道5——准备数据
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大语言模型微调之道5——准备数据 #大语言模型微调之道 在本期视频中,我们将深入探讨如何为大语言模型的微调准备数据。首先,我们将强调高质量数据的重要性,并讨论数据多样性的关键性。我们还将对比真实数据与生成数据的优缺点,并指出在微调过程中,数据质量比数据量更为关键。 接着,我们会详细介绍数据准备的四个步骤:从收集指令-响应对到分词,并进一步分为训练集和测试集。在分词部分,我们将重点探讨分词的原理、不同的分词器以及如何正确使用它们,同时也会探索填充和截断策略以确保数据符合模型的输入要求。 最后,我们将展示如何在实际的数据集上应用这些步骤,并为观众提供了几个有趣的数据集,如 Taylor Swift 和 BTS乐队,以供进一步的实验和探索。这期视频旨在为你提供一套完整的工具和策略,帮助你为微调大语言模型做好充分准备。 课程地址:https://www.deeplearning.ai/short-courses/finetuning-large-language-models/ YouTube:https://www.youtube.com/watch?v=3apAPNXogAQ&list=PLiuLMb-dLdWKtPM1YahmDHOjKN_a2Uiev B站:https://www.bilibili.com/video/BV1Lu4y1X7DZ/
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