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準備微調用的資料集

LLM的訓練過程

以下是LLM訓練過程的圖

NLP 數據集可用於演示各種 NLP 任務，例如：

  • 情感分析
  • 分類
  • 命名實體識別
  • 機器翻譯

NLP 數據集可用於為 NLP 模型提供輸入和輸出。

  • 輸入：NLP 數據集可用於為模型提供訓練數據。這可以幫助模型學習如何執行特定任務。
  • 輸出：NLP 數據集可用於評估模型的性能。這可以幫助確定模型是否有效以及如何改進模型。

整理 NLP 數據集的步驟

  1. 收集數據：首先，您需要收集要使用的數據。數據可以來自各種來源，例如互聯網、書籍或其他媒體。
  2. 清理數據：一旦收集了數據，就需要清理數據。這包括刪除不需要或錯誤的數據，以及糾正任何錯誤或不一致之處。
  3. 預處理數據：接下來，您需要預處理數據。這包括將數據轉換為格式，以便模型可以輕鬆處理它。這可能包括將文本轉換為數字表示、分段句子或刪除停用詞。
  4. 標註數據：對於某些 NLP 任務，您需要標註數據。這意味著將正確的答案或標籤分配給每個數據點。
  5. 拆分數據：最後，您需要將數據拆分成訓練、驗證和測試集。訓練集將用於訓練模型，驗證集將用於評估模型在訓練過程中的性能，測試集將用於評估模型的最終性能。

簡單的範例程式碼

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# Load text data
text_data = ["This is a sample text.", "Another text sample.", ...]

# Preprocess text data (e.g., remove special characters, convert to lowercase)
preprocessed_text = [t.strip().lower() for t in text_data]

# Tokenize text data
tokenized_text = [t.split() for t in preprocessed_text]

# Vectorize tokenized text using TF-IDF
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=5000)
X = vectorizer.fit_transform(tokenized_text)

# Assign labels to the vectorized data (e.g., sentiment analysis, classification)
y = ...

# Create a Pandas DataFrame with the preprocessed data and labels
df = pd.DataFrame({'text': preprocessed_text, 'label': y})

# Save the dataset to a file or database for future use
df.to_csv('nlp_dataset.csv', index=False)

用於整理 NLP 數據集的工具和資源

  • NLTK：NLTK（Natural Language Toolkit）是一個廣泛使用的 Python 庫，用於自然語言處理。它包含許多用於數據清理、預處理和標註的工具。NLTK 文檔: https://www.nltk.org/book/
  • spaCy：spaCy 是另一個流行的 Python 庫，用於自然語言處理。它包含許多用於數據清理、預處理和標註的工具。spaCy 文檔: https://spacy.io/
  • Stanford CoreNLP：Stanford CoreNLP 是由斯坦福大學開發的一個 Java 庫，用於自然語言處理。它包含許多用於數據清理、預處理和標註的工具。Stanford CoreNLP 文檔: https://github.com/stanfordnlp/CoreNLP