Yo! Kao dobavljač transformatora, često me pitaju o tome koji skupovi podataka se obično koriste za obuku modela transformatora. To je super interesantna tema, a danas ću je raščlaniti za vas.
Prvo, hajde da razumemo zašto su skupovi podataka toliko važni kada je u pitanju obučavanje Transformer modela. Ovi modeli su poput ovih super-pametnih učenika, ali im je potrebna gomila podataka da bi zaista dobro naučili i bili u stanju da rade sve vrste kul stvari, poput prevođenja jezika, generiranja teksta, pa čak i odgovaranja na vaša pitanja baš kao što ja radim sada.
1. Wikipedia skupovi podataka
Jedan od najpopularnijih skupova podataka su podaci sa Wikipedije. Ogroman je i pokriva širok spektar tema. Imate članke o istoriji, nauci, tehnologiji, kulturi i skoro svemu pod suncem. Jezik koji se koristi u člancima na Wikipediji je također prilično raznolik i dobro strukturiran.
Odlična stvar u korištenju podataka Wikipedije je to što su oni javno dostupni. Možete jednostavno otići i izgrebati informacije koje su vam potrebne (naravno, slijedeći odgovarajuća pravila i propise). Modeli transformatora mogu mnogo naučiti iz njega, uključujući vokabular, gramatiku i znanje o različitim poljima. Na primjer, ako obučavate model da odgovori na pitanja općeg znanja, podaci Wikipedije mogu pružiti solidnu osnovu. Model može shvatiti kako su različiti koncepti povezani, na primjer kako je određena naučna teorija povezana sa svojim primjenama u stvarnom svijetu.
2. BookCorpus
BookCorpus je još jedan sjajan skup podataka. Kao što ime govori, sastoji se od velike zbirke knjiga. Knjige se razlikuju od članaka na Wikipediji. Često imaju narativnu strukturu, a jezik koji se koristi može biti kreativniji i nijansiraniji.
Kada koristite BookCorpus za obuku modela Transformera, model može naučiti o tehnikama pripovijedanja, razvoju likova i različitim stilovima pisanja. Ovo je zaista korisno ako želite da obučite model za zadatke poput kreativnog pisanja ili generisanja teksta u više književnom kontekstu. Model može početi oponašati tok i ritam dobro napisanih knjiga i može generirati tekst koji se čita lakše i zanimljivije.
3. Common Crawl
Common Crawl je ogroman skup podataka. To je u osnovi ogromna kolekcija web stranica koje se redovno indeksiraju i arhiviraju. Razmjera Common Crawl-a je zapanjujuća. Ima petabajte podataka.
Prednost korištenja Common Crawl-a je što predstavlja stvarnu upotrebu jezika na internetu. Imate sve vrste sadržaja, od novinskih članaka i blogova do postova na društvenim mrežama i recenzija proizvoda. To znači da Transformer model obučen za Common Crawl može razumjeti i generirati tekst koji je sličan onome što ljudi zapravo pišu i čitaju na mreži. Međutim, nedostatak je što su podaci prilično bučni. Ima puno smeća, poput neželjene pošte, oglasa i loše napisanog sadržaja. Dakle, morate obaviti dosta čišćenja i predobrade prije nego što ga koristite za obuku vašeg modela.
4. Zagrljaj skupova podataka lica
Hugging Face ima ovu zaista cool kolekciju skupova podataka. Oni su pripremili čitavu gomilu različitih skupova podataka za različite zadatke. Imate skupove podataka za analizu raspoloženja, prepoznavanje imenovanih entiteta i mašinsko prevođenje, da spomenemo samo neke.
Lijepa stvar kod skupova podataka Hugging Face je to što im je lako pristupiti i koristiti. Hugging Face pruža Python biblioteku koja vam omogućava preuzimanje i pretprocesuiranje skupova podataka sa samo nekoliko linija koda. Oni također imaju puno dokumentacije i primjera, pa čak i ako ste novi u radu sa skupovima podataka, možete početi prilično brzo. Ovi skupovi podataka su takođe dobro organizovani i često dolaze sa unapred definisanim podelama za obuku, validaciju i testiranje, što proces obuke čini mnogo jednostavnijim.
5. TREC (Text REtrieval Conference) skupovi podataka
TREC skupovi podataka se uglavnom koriste za pronalaženje informacija i zadatke za odgovore na pitanja. Oni sadrže zbirku dokumenata i skup pitanja na koja treba odgovoriti na osnovu tih dokumenata.
Ovi skupovi podataka su odlični jer su posebno dizajnirani za testiranje i obuku modela o tome kako pronaći relevantne informacije u velikom skupu tekstova. Modeli transformatora obučeni na TREC skupovima podataka mogu postati zaista dobri u brzom skeniranju dokumenata i izvlačenju najrelevantnijih odgovora. Ovo je super korisno u aplikacijama kao što su tražilice i digitalne biblioteke, gdje korisnici traže određene informacije.
Sada, dozvolite mi da vam kažem nešto o transformatorima koje isporučujemo. Imamo neke zaista visokokvalitetne proizvode, poputFast Silent Power Drive Transformer Brzi odziv Ultra tih. Ovaj transformator nije samo brz već i ultra tih, savršen za mjesta gdje buka može predstavljati problem.
Takođe imamoTransformator punjen uljem. Ove vrste transformatora su odlične za aplikacije velike snage. Dizajnirani su za rad s velikim količinama električne energije i vrlo su pouzdani.
A za one kojima je potrebno još više snage, imamoUlje velikog kapaciteta - punjeni transformator za distribuciju energije. Ovaj loš dječak može distribuirati ogromnu količinu energije, što ga čini idealnim za industrijsku upotrebu.
Ako ste zainteresirani za bilo koji od ovih proizvoda, ili ako imate bilo kakva pitanja o skupovima podataka za obuku modela Transformer, ne ustručavajte se kontaktirati. Tu smo da vam pomognemo da donesete najbolje odluke za vaše potrebe. Bilo da ste istraživač koji želi da obuči sljedeći veliki model Transformera ili firma kojoj su potrebni visokokvalitetni transformatori, mi ćemo vas pokriti. Hajde da započnemo razgovor i vidimo kako možemo da radimo zajedno!
Reference
- Brown, Tom B., et al. "Jezički modeli su malobrojni - oni koji uče." Napredak u neuralnim sistemima za obradu informacija 33 (2020): 1877 - 1901.
- Raffel, Colin, et al. "🤗 Skupovi podataka: Zajednica - biblioteka za obradu prirodnog jezika." arXiv preprint arXiv:2010.10759 (2020).
- Callan, Jamie, et al. "TREC - 8 pitanja koja odgovaraju izvještaju o stazi." Konferencija o traženju teksta. Vol. 8. 2000.
