Lekce 13 - LLM - Datové korpusy
V minulé lekci, LLM - Princip fungování a architektura, jsme hovořili o principu fungování LLM, sběru dat, tréninku, optimalizaci a architektuře.
V tomto tutoriálu umělé inteligence si představíme sestavování datových korpusů pro LLM. Zaměříme se na klíčové faktory, které ovlivňují kvalitu a efektivitu datových korpusů, včetně kvality a různorodosti dat, etiky, anotace, validace a generování syntetických dat.
Datové korpusy pro LLM
Datové korpusy jsou soubory textových nebo multimediálních dat, které využíváme pro vývoj a trénování technologií NLP. Korpusy umožňují vyhodnotit přesnost a výkonnost jazykových modelů na základě reálných dat. Lingvisté využívají korpusy pro analýzu a studium jazykových struktur, frekvence slov, idiomů a jiných jazykových jevů.
Sběr dat
Sběr dat pro tvorbu datových korpusů je klíčovým krokem, který výrazně ovlivňuje kvalitu a použitelnost korpusu. Existuje několik metod sběru dat:
...konec náhledu článku...
Pokračuj dál
Došel jsi až sem a to je super! Věříme, že ti první lekce ukázaly něco nového a užitečného.
Chceš v kurzu pokračovat? Přejdi do prémiové sekce.
Koupit tento kurz
Obsah článku spadá pod licenci Premium, koupí článku souhlasíš se smluvními podmínkami.
- Neomezený a trvalý přístup k jednotlivým lekcím.
- Kvalitní znalosti v oblasti IT.
- Dovednosti, které ti pomohou získat vysněnou a dobře placenou práci.
Popis článku
Požadovaný článek má následující obsah:
V tomto tutoriálu umělé inteligence si vysvětlíme, jak se sestavují datové korpusy pro LLM. Podíváme se i na výpočetní zdroje.
Kredity získáš, když podpoříš naši síť. To můžeš udělat buď zasláním symbolické částky na podporu provozu nebo přidáním obsahu na síť.
