Hey! Bir transformatör tedarikçisi olarak bana Transformer modellerini eğitmek için yaygın olarak hangi veri kümelerinin kullanıldığı soruluyor. Bu çok ilginç bir konu ve bugün hepiniz için konuyu ayrıntılı olarak anlatacağım.
Öncelikle konu Transformer modellerinin eğitimi olduğunda veri kümelerinin neden bu kadar önemli olduğunu anlayalım. Bu modeller süper akıllı öğrenenlere benziyor, ancak gerçekten iyi öğrenmek ve dil çevirisi, metin oluşturma ve hatta benim şu anda yaptığım gibi sorularınızı yanıtlamak gibi her türlü harika şeyi yapabilmek için tonlarca veriye ihtiyaçları var.
1. Vikipedi Veri Kümeleri
En popüler veri kümelerinden biri Vikipedi'den alınan verilerdir. Çok büyük ve çok çeşitli konuları kapsıyor. Tarih, bilim, teknoloji, kültür ve güneş altındaki hemen hemen her şey hakkında makaleleriniz var. Vikipedi maddelerinde kullanılan dil de oldukça çeşitli ve iyi yapılandırılmıştır.
Vikipedi verilerini kullanmanın en güzel tarafı, bunların kamuya açık olmasıdır. Gidip ihtiyacınız olan bilgiyi edinebilirsiniz (elbette uygun kurallara ve düzenlemelere uyarak). Transformer modelleri, kelime bilgisi, gramer ve farklı alanlarla ilgili bilgiler de dahil olmak üzere bundan çok şey öğrenebilir. Örneğin, bir modeli genel bilgi soru-cevap işlemleri için eğitiyorsanız, Vikipedi verileri sağlam bir temel sağlayabilir. Model, belirli bir bilimsel teorinin gerçek dünyadaki uygulamalarıyla nasıl bağlantılı olduğu gibi farklı kavramların nasıl ilişkili olduğunu anlayabilir.
2. Kitap Corpus
BookCorpus başka bir harika veri kümesidir. Adından da anlaşılacağı gibi geniş bir kitap koleksiyonundan oluşuyor. Kitaplar Wikipedia makalelerinden farklıdır. Genellikle bir anlatı yapısına sahiptirler ve kullanılan dil daha yaratıcı ve incelikli olabilir.
Bir Transformer modelini eğitmek için BookCorpus'u kullandığınızda model, hikaye anlatma teknikleri, karakter gelişimi ve farklı yazma stilleri hakkında bilgi edinebilir. Daha edebi bir bağlamda yaratıcı yazma veya metin oluşturma gibi görevler için bir model eğitmek istiyorsanız bu gerçekten kullanışlıdır. Model, iyi yazılmış kitapların akışını ve ritmini taklit etmeye başlayabilir ve daha akıcı ve ilgi çekici bir şekilde okunan metinler üretebilir.
3. Ortak Tarama
Common Crawl çok büyük bir veri kümesidir. Temelde düzenli olarak taranan ve arşivlenen büyük bir web sayfaları koleksiyonudur. Ortak Taramanın ölçeği akıllara durgunluk vericidir. Petabaytlarca veri var.
Common Crawl'ı kullanmanın avantajı, internetteki gerçek dünyadaki dil kullanımını temsil etmesidir. Haber makalelerinden bloglara, sosyal medya gönderilerinden ürün incelemelerine kadar her türden içeriğe sahipsiniz. Bu, Ortak Tarama konusunda eğitilmiş bir Transformer modelinin, insanların gerçekte çevrimiçi olarak yazdıklarına ve okuduklarına benzer metinleri anlayıp oluşturabileceği anlamına gelir. Ancak olumsuz tarafı, verilerin oldukça gürültülü olmasıdır. Spam, reklamlar ve kötü yazılmış içerik gibi pek çok önemsiz içerik var. Bu nedenle, modelinizi eğitmek için kullanmadan önce çok sayıda temizlik ve ön işlem yapmanız gerekir.
4. Sarılma Yüz Veri Kümeleri
Hugging Face'in gerçekten harika bir veri kümesi koleksiyonu var. Farklı görevler için bir sürü farklı veri kümesini derlediler. Sadece birkaçını saymak gerekirse, duyarlılık analizi, adlandırılmış varlık tanıma ve makine çevirisi için veri kümeleriniz var.
Hugging Face veri kümelerinin güzel yanı, bunlara erişmenin ve kullanmanın kolay olmasıdır. Hugging Face, yalnızca birkaç satır kodla veri kümelerini indirmenize ve ön işlemenize olanak tanıyan bir Python kitaplığı sağlar. Ayrıca çok sayıda belge ve örnek var, dolayısıyla veri kümeleriyle çalışmaya yeni olsanız bile oldukça hızlı bir şekilde başlayabilirsiniz. Bu veri kümeleri aynı zamanda iyi organize edilmiştir ve genellikle eğitim, doğrulama ve test için önceden tanımlanmış bölümlerle birlikte gelir; bu da eğitim sürecini çok daha basit hale getirir.
5. TREC (Metin Alma Konferansı) Veri Kümeleri
TREC veri kümeleri esas olarak bilgi alma ve soru cevaplama görevleri için kullanılır. Bir dizi belge ve bu belgelere dayanarak yanıtlanması gereken bir dizi soru içerirler.
Bu veri kümeleri harika çünkü geniş bir metin kümesinde ilgili bilgilerin nasıl bulunacağı konusunda modelleri test etmek ve eğitmek için özel olarak tasarlandılar. TREC veri kümeleri üzerinde eğitilen transformatör modelleri, belgeleri hızlı bir şekilde tarama ve en alakalı yanıtları çıkarma konusunda gerçekten başarılı olabilir. Bu, kullanıcıların belirli bilgileri aradığı arama motorları ve dijital kütüphaneler gibi uygulamalarda son derece faydalıdır.
Şimdi size tedarik ettiğimiz transformatörlerden biraz bahsedeyim. Gerçekten yüksek kaliteli ürünlerimiz var.Hızlı Sessiz Güç Tahrikli Transformatör Hızlı Tepkili Ultra Sessiz. Bu transformatör yalnızca hızlı değil, aynı zamanda son derece sessizdir; gürültünün sorun olabileceği yerler için mükemmeldir.
Ayrıca bizde de varYağ Dolu Trafo. Bu tip transformatörler yüksek güçlü uygulamalar için idealdir. Büyük miktarlarda elektriği idare edecek şekilde tasarlanmışlardır ve çok güvenilirdirler.
Daha da fazla güce ihtiyaç duyanlar için elimizdeYüksek Kapasiteli Yağlı Güç Dağıtım Trafosu. Bu kötü çocuk büyük miktarda güç dağıtabiliyor, bu da onu endüstriyel kullanım için ideal kılıyor.
Bu ürünlerden herhangi biriyle ilgileniyorsanız veya Transformer modellerinin eğitimine yönelik veri kümeleri hakkında sorularınız varsa bizimle iletişime geçmekten çekinmeyin. İhtiyaçlarınıza göre en iyi kararları vermenize yardımcı olmak için buradayız. İster bir sonraki büyük Transformer modelini eğitmek isteyen bir araştırmacı olun, ister yüksek kaliteli transformatörlere ihtiyaç duyan bir işletme olun, yanınızdayız. Hadi bir sohbet başlatalım ve birlikte nasıl çalışabileceğimizi görelim!
Referanslar
- Brown, Tom B., ve ark. "Dil modelleri az sayıda öğrenicidir." Nöral bilgi işleme sistemlerindeki gelişmeler 33 (2020): 1877 - 1901.
- Raffel, Colin ve ark. "🤗 Veri Kümeleri: Doğal dil işlemeye yönelik bir topluluk - kitaplık." arXiv ön baskısı arXiv:2010.10759 (2020).
- Callan, Jamie ve ark. "TREC - 8 soru yanıtlama izleme raporu." Metin Alma Konferansı. Cilt 8. 2000.
