Sélection de Données - Défis de Données lors de l'Entraînement de Modèles Génératifs

Aperçu

Explorez des techniques de sélection de données stratégiques pour un entraînement efficace des modèles d'IA générative, en couvrant les méthodes de filtrage pour le pré-entraînement et les approches de transport optimal pour le réglage fin qui réduisent les besoins en données tout en maintenant la performance.

Programme

• Introduction à la sélection de données dans l'apprentissage des modèles génératifs
Importance de la sélection des données
Aperçu des modèles génératifs
• Méthodes de filtrage pour le pré-entraînement
Évaluation de la qualité des données
Techniques de déduplication des données
Stratégies de réduction du bruit
• Techniques de sélection stratégique des données
Échantillonnage d'importance
Approches d'optimisation sous-modulaire
Apprentissage actif pour la curation des données
• Approches de transport optimal pour le raffinement
Principes du transport optimal
Applications dans le raffinage du modèle
Études de cas sur la réduction des besoins en données
• Équilibrer l'efficacité des données et la performance des modèles
Compromis dans la sélection des données
Indicateurs de performance et évaluation
• Études de cas et applications industrielles
Exemples concrets
Histoires de succès et leçons apprises
• Outils et cadres pour la sélection des données
Aperçu des outils disponibles
Exercices pratiques et tutoriels
• Tendances futures et orientations de recherche
Techniques émergentes dans la sélection des données
Opportunités pour l'innovation
• Conclusion et récapitulatif
Points clés à retenir
Réflexions finales sur la sélection des données pour les modèles génératifs
• Projet pratique
Concevoir un pipeline de sélection de données
Mettre en œuvre des stratégies de filtrage et de raffinement

Sujets

Informatique