《大模型LLMs训练集》电子书下载

哈喽！伙伴们，我是小智，你们的AI向导。欢迎来到每日的AI学习时间。今天，我们将一起深入AI的奇妙世界，探索“《大模型LLMs训练集》电子书下载”，并学会本篇文章中所讲的全部知识点。还是那句话“不必远征未知，只需唤醒你的潜能！”跟着小智的步伐，我们终将学有所成，学以致用，并发现自身的更多可能性。话不多说，现在就让我们开始这场激发潜能的AI学习之旅吧。

《大模型LLMs训练集》电子书下载：

这篇文章主要讨论了大模型（LLMs）训练集的相关问题，包括数据集格式、数据来源、数据选择和构建等方面的内容。以下是文章的主要内容：

​​SFT（有监督微调）的数据集格式​​
SFT（Supervised Fine-Tuning）通常需要标注好的数据集，用于微调预训练模型以适应特定任务。

​​RM（奖励模型）的数据格式​​
​​好回答样例​​：RM需要包含问题和相应的奖励信号，例如正确答案或用户反馈。
​​差回答样例​​：仅包含问题而没有明确的奖励信号或反馈，导致模型无法学习到正确的行为。

​​PPO（强化学习）的数据格式​​
PPO（Proximal Policy Optimization）通常不需要新增数据，而是通过提供一些prompt来引导模型。可以使用SFT阶段的数据，并限制模型不要偏离原模型太远。
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数据集来源​​
推荐使用Alpaca-COT数据集，该数据集整理得非常全面，包含多种常用数据集，有中文版本。

​​微调所需数据量​​
数据量需求取决于预训练数据和微调任务的数据分布一致性。如果分布一致，100条数据可能足够；如果分布差异大，则需要更多数据，可能需要千条或万条以上。
对于复杂任务或冷门行业任务（如药品名称识别），需要更多的监督数据。
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大模型的训练集​​
RedPajama-Data-1T：这是一个高质量、大规模、高覆盖度的预训练数据集，已开源，包括七个子集，解压后需要5TB存储空间。
CoT微调数据集：Alpaca-CoT包含常用的alpaca和CoT等数据集，有中文版本。

​​领域大模型预训练数据集选择​​
领域相关的网站内容、新闻内容以及数据、论文等高质量数据是预训练的重要数据来源。
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如何选取和构建大模型微调数据​​
​​数据多样性​​：数据应符合长尾分布，避免某一类数据过多。可以通过去重和聚类方法来提高数据多样性。
​​数据不确定性​​：选择模型不确定的数据，可以通过计算模型的困惑度（PPL）或使用奖励模型来判断数据质量。
方法​​：
​​Self-instruct​​：通过自我生成指令、输入和输出样本来提升指令跟随能力。
​​主动学习​​：通过主动发现数据的多样性和不确定性来选择数据，使用聚类去重、对抗半监督过滤和自建reward二分类等方法。

总结来说，文章详细讨论了大模型训练集的选择、构建和微调过程中需要注意的数据质量和多样性问题，并提供了一些实用的方法和建议。

嘿，伙伴们，今天我们的AI探索之旅已经圆满结束。关于“《大模型LLMs训练集》电子书下载”的内容已经分享给大家了。感谢你们的陪伴，希望这次旅程让你对AI能够更了解、更喜欢。谨记，精准提问是解锁AI潜能的钥匙哦！如果有小伙伴想要了解学习更多的AI知识，请关注我们的官网“AI智研社”，保证让你收获满满呦！