Curation de données pour le perfectionnement des modèles de langage ouverts (LLM)

Aperçu

Explorez les défis et les stratégies de curation des données pour affiner les modèles de langage open source, en mettant l'accent sur la qualité des jeux de données et les techniques d'itération pour des résultats améliorés.

Programme

- Introduction à la Curation de Données pour le Ajustement Fin de LLM -- Aperçu des Modèles de Langage de Grande Taille (LLM) -- Importance de la Curation de Données dans l'Ajustement Fin -- Objectif et Portée du Cours - Comprendre les LLM Open Source -- Plates-formes et Outils Populaires de LLM Open Source -- Avantages et Limites des Modèles Open Source - Qualité des Données pour l'Ajustement Fin -- Caractéristiques des Ensembles de Données de Haute Qualité -- Indicateurs de Qualité des Données et Comment les Mesurer -- Identifier et Réduire les Biais dans les Données - Collecte et Prétraitement des Données -- Sources pour Collecter des Données -- Techniques de Nettoyage des Données -- Prétraitement du Texte pour les LLM - Stratégies de Curation de Données -- Méthodes de Curation Manuelle vs. Automatisée -- Utilisation des Métadonnées pour une Curation Améliorée -- Versionnage et Amélioration Itérative des Ensembles de Données - Techniques d'Itération pour des Résultats Améliorés -- Boucles de Rétroaction dans l'Ajustement Fin -- Intégration Continue de Nouvelles Données -- Évaluation et Test des Modèles Ajustés - Outils et Technologies pour la Curation de Données -- Aperçu des Outils d'Annotation de Données -- Utilisation des Outils IA et ML pour la Curation de Données -- Bibliothèques et Cadres Open Source - Études de Cas et Applications Réelles -- Exemples de Projets Réussis de Curation de Données -- Analyse des Échecs et Leçons Apprises - Considérations Éthiques dans la Curation de Données -- Aborder les Problèmes de Confidentialité et de Sécurité -- Assurer la Transparence et la Responsabilité - Conclusion et Perspectives d'Avenir -- Nouvelles Tendances Émergeantes dans la Curation de Données pour les LLM -- Récapitulatif du Cours et Réflexions Finales - Projet de Fin d'Études -- Concevoir et Mettre en Œuvre un Processus de Curation de Données pour l'Ajustement Fin -- Sessions de Révision et Retours par les Pairs

Enseigné par

Étiquettes