如何通过创建自定义数据集来训练 Llama 2

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创建数据集以训练语言模型 (LM) 或大型语言模型 (LLM) 通常是一个复杂的过程,通常涉及多个步骤和注意事项。然而,Prompt Engineering YouTube 频道制作了一个内容丰富的视频,展示了如何使用 OpenAI 代码解释器和 GPT-2 创建数据集以微调您的 Llama 4 安装。

为LLM创建大量数据集是一项复杂的任务,通常需要涉及领域专家,数据科学家,法律专家和其他人的协作努力。拥有明确的策略和方法对于创建数据集至关重要,该数据集既能有效训练模型,又符合相关法律和道德准则。在某些情况下,您可以利用为类似任务创建的现有数据集。但是,请务必确保这些数据集与您的特定目标一致,并且您有权将其用于预期目的。

使用提示

在下面的教程中,使用了称为提示对的方法。提示对由一系列输入-输出示例组成,这些示例指导模型理解特定任务或生成特定响应。让我们更详细地探讨这个概念:

  1. 提示:这是模型的输入,通常表述为指定特定任务的问题或陈述。它被称为“提示”,因为它提示模型生成响应。
  2. 响应:这是给定提示的预期输出,基于指定的任务。理想情况下,这是模型在出现相应提示时应生成的内容。

提示和响应一起形成一个“提示对”。

如何创建自定义数据集来训练Llama 2

培训中的用法

在训练模型时,通常会有一个由许多此类提示对组成的数据集。以下是它们的典型使用方式:

  • 监督学习:提示对充当监督信号,指导模型学习提示和响应之间的映射。训练模型以最小化其生成的响应与提供的正确响应之间的差异。
  • 微调:提示对对于在特定任务或域上微调预训练模型特别有用。通过提供与所需任务直接相关的示例,您可以指导通用模型专注于该领域。
  • 数据效率:通过提供所需输入-输出行为的清晰示例,提示对可以实现更高效的学习。当只有少量训练数据可用时,这可能特别有价值。

例子

下面是翻译任务的提示对示例:

  • 提示:“将以下英文文本翻译成法语:’你好,世界!
  • 回应:“你好,世界!

对于数学任务,提示对可能如下所示:

  • 提示:“5 和 3 的总和是多少?
  • 响应:“8”

创建良好的提示对可能是一项细致入微的任务,需要牢记以下几个注意事项:

  • 质量:提示对必须准确清晰,才能有效地指导模型。
  • 多样性:包括一组不同的示例有助于确保模型学习对任务的深入理解。
  • 偏差:必须注意避免通过所选的提示对引入偏差,因为模型可能会无意中学习到这些偏差

提示对是许多自然语言处理应用程序的基本概念,有助于从特定于任务的微调到创建交互式对话代理的所有内容。

创建庞大的数据集来训练 AI

通常,创建数据集的过程通常包括以下阶段:

  1. 定义任务和范围:确定LLM将执行的具体任务以及所需的知识范围。例如,您是在构建通用模型还是更专业的东西,例如医学语言模型?
  2. 收集数据
    • 公共来源:从维基百科、书籍、研究论文、网站等公共来源收集数据。确保数据与目标任务一致。
    • 创建原始内容:您可以创建新内容,可能由人工注释器创建
    • 专用数据集:获取可能需要的专用数据集,这些数据集可能是特定于域的或针对特定任务量身定制的。
    • 法律和道德考虑:确保遵守知识产权法、隐私法规并获得必要的许可。
  3. 预处理和清理数据
    • 标记化:将文本分解为较小的部分,如单词、子单词或字符。
    • 规范化:将文本标准化为通用形式,例如将所有字符转换为小写。
    • 删除敏感信息:如果适用,请删除或匿名化任何个人或敏感信息。
    • 处理多语言数据:如果您的模型需要多语言,则必须考虑处理各种语言和脚本。
  4. 注释:根据任务的不同,您可能需要对数据进行注释。
    • 手动注释:这可能涉及人工注释器标记文本的某些部分。
    • 自动注释:利用现有模型或基于规则的系统来标记数据。
    • 质量控制:实施流程以确保注释的质量。
  5. 拆分数据:将数据集划分为训练集、验证集和测试集。这将允许您在一个子集上训练模型,并在未看到的数据上验证和测试其性能。
  6. 增强(可选):通过添加噪声、同义词或其他转换来增强数据,以增加数据集的大小和多样性。
  7. 数据格式转换:将数据转换为适合您正在使用的训练框架的格式,例如TensorFlowPyTorch
  8. 道德和偏见注意事项:考虑数据集中的潜在偏见,并在可能的情况下采取措施减轻它们。
  9. 遵守法规:确保在数据集创建期间采取的所有操作都符合法律法规和道德准则,包括 GDPR 或与数据处理相关的其他当地法律。
  10. 文档:提供整个过程的详细文档,包括数据源、预处理步骤、注释指南和任何其他相关信息。这有助于理解数据集,并且对于可重复性至关重要。

要了解有关Meta AI大型语言模型的更多信息,请跳转到官方网站。当前版本包括模型权重和预训练和微调的 Llama 语言模型的起始代码,参数范围从 7B 到 70B。Meta说,Llama 2 LLM是在公开可用的在线数据源上进行预训练的。微调模型Llama-2-chat利用了公开可用的指令数据集和超过1万个人工注释。

原创文章,作者:校长,如若转载,请注明出处:https://www.yundongfang.com/Yun248842.html

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