Kerntechnologien für die Kontrolle der Datenqualität
SimpleDeepSearcher verwendet fortschrittliche Datenfiltertechniken, um die Qualität der Trainingsdaten zu gewährleisten, was einer seiner wesentlichen Vorteile gegenüber ähnlichen Tools ist.
- Mehrdimensionales ScreeningDas Skript response_curation.py filtert die Daten anhand mehrerer Kriterien, wie z. B. Schwierigkeit der Frage, Länge des Inferenzpfads und Effizienz der Suche, und speichert die gefilterten Daten im Verzeichnis cache/curated_data.
- QualitätsindikatorenDas System bewertet die Gesamtqualität jedes Trainingsmusters, behält Daten bei, die die Leistung des Modells wirklich verbessern können, verwirft ineffiziente oder irreführende Muster und verbessert die Trainingseffizienz erheblich.
- Fluss der DatenverarbeitungEs besteht aus drei Hauptteilen: anfängliche Datengenerierung, diverse Stichproben und mehrere Screening- und Optimierungsrunden, um die Repräsentativität und Effizienz des endgültigen Trainingssatzes zu gewährleisten.
Dieser strenge Mechanismus zur Kontrolle der Datenqualität ermöglicht SimpleDeepSearcher die Feinabstimmung großer Modelle wie QWEN2.5-32B mit nur 871 qualitativ hochwertigen Stichproben, was die Trainingskosten und den Bedarf an Rechenressourcen erheblich reduziert.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSimpleDeepSearcher: Ein intelligentes Retrieval-Tool zur Verbesserung großer Sprachmodelle durch WebsucheDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Die Datenfiltertechnik von SimpleDeepSearcher gewährleistet eine hohe Qualität der Trainingsdaten
