人工智能大模型的数据治理
数据架构设计等数据治理任务;在大模型预训练阶段,进行数据清洗标注、数据安全与隐私保护、优化数据的多样性与代表性、优化数据集的配比结构等数据治理任务;在大模型评测阶段,根据模型任务目标和应用领域,进行评测数据建设和选择、评测数据迭代更新等数据治理任务;在大模型部署推理阶段,为激发模型潜在性能,进行指令数据集构造...
训练集、验证集、测试集和而不同,国内数据集又是怎样光景?
训练集主要用于训练模型,验证集主要用于在训练过程中选择模型和调整超参数,测试集则用来最终评估模型的性能。训练集:训练模型训练集用于模型训练,帮助模型确定权重和偏置等参数,模型通过深入学习和理解训练集中的数据,逐渐学会识别其中的模式和规律,并逐步优化其预测能力。这就像是人类在学习语言和知识,一步步建...
符尧大佬一作发文,仅改训练数据,就让LLaMa-2上下文长度扩展20倍!
SlimPajama数据集的优势在于其与LLaMA模型预训练时使用的数据分布非常接近,因此在持续预训练过程中,可以减少分布偏移的问题。此外,SlimPajama数据集的文档长度和来源领域的多样性,为我们提供了丰富的数据,以支持我们的长上下文建模实验。持续预训练的策略1.长度上采样的不同方法下图是SlimPajama数据集中各种数据混合...
指令数据:训练大模型的“隐形助力”
在预训练数据构建的时候,我们用大模型生成了一部分合成数据,比如部分代码数据,部分数学数据。我们构建了一套基于大模型生成合成数据的工作流,通过这种形式可以保证生成数据的多样性,在每个类目里边保证数据的质量,通过这形式我们构建了一个比较完备的预训练数据集。当然,类似的方式我们也用在了构建微调数据集上面。”...
大模型数据之二|中美大模型的竞争之路:从训练数据讲起
美国的社会力量整合政府的开放数据与网络的公开数据,提升数据精细度和专业性,形成以开源为主的高质量训练语料。社会力量主要有开源/非盈利组织、互联网公司研究部门、学界、多类型机构合作组成。数据集以开源为主,站在前人的肩膀上不断迭代。以在大模型中被广泛应用的,由开源组织EleutherAI开发的825GB英文语料库The...
...成为「生产资料」,三篇论文总结如何用水印技术保护AI训练数据...
目前,已有的一些数据保护技术,例如加密、数字水印、差分保护等,主要目的是防止未经授权的用户使用受保护的数据(www.e993.com)2024年10月23日。然而,这些方法并不适合保护DNN训练所依赖的公开发布的数据集。具体来说,加密和差分保护处理会影响受保护数据集的正常功能,而数字水印技术在这种场景下的作用很小,因为未经授权的用户只会发布他们训练好的...
凤凰卫视发布首批高质量数据集!推出AI数据业务
数据作为大模型三要素之一,发挥着至关重要的作用。不同于网络上抓取的数据集,可能包含广告、冗余信息、有害信息等,凤凰数据此次发布的数据集从数据源头上对此类信息进行了隔绝,保障了数据质量。随着OpenAI上周推出自定义GPT等,AI助手的构建门槛逐渐降低。不同于C端用户,B端用户对大模型解决方案的需求更加注重数据...
...LSTM模型原理及其进行股票收盘价的时间序列预测讲解|附数据代码
将股票收盘价数据从原始数据中提取出来,进行折线图展示。从右图中,可以看出数据分布情况,大致可以分为三个阶段(分布),分别具有不同的均值和方差,这可能对最后的预测结果造成过拟合的影响。因此,按右图利用时间滑动窗口技术将数据集划分为训练集和测试集,以便尽可能减小分布差异带来的影响,当进行训练时我们也可以对数...
对于垂直大模型,什么样的数据算是“好数据”?
尤其是对于各类行业大模型而言,无论是直接调用商用大模型,还是基于开源大模型来定制,其底层大模型的能力都差不多,在算法模型层面并不能拉开多大的差距。那一个行业大模型怎么让自己脱颖而出呢?答案在于专业的行业训练数据集。决定一个行业大模型表现的,除了模型本身外,训练数据集也起到很关键的作用。
OpenLAM | 深度势能预训练大模型DPA-2发布
DPA-2的提出是我们迈向“通用大原子模型”的重要一步。通过在多种数据集上的大规模多任务预训练,DPA-2在各种下游应用体系展现出显著的迁移能力,极大地减少了所需数据量,从而很大程度上降低数据生产的成本。另一方面,DPA-2也强调,建立一个开放且面向应用的模型评估系统是非常重要的。