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Generación de datos para el entrenamiento de modelos de lenguaje mediante indicaciones
Los modelos de lenguaje (LLM), como GPT-3, desempeñan un papel importante no solo en la creación de texto coherente, sino también en la generación de datos para diversos fines. Por ejemplo, LLM se puede utilizar para crear patrones de datos específicos para el análisis de sentimientos.
Ejemplo de generación de datos para análisis de sentimiento.
A continuación se explica cómo utilizar LLM para generar datos para el análisis de sentimientos:
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Proceso de creación de ejemplos: Genera 10 ejemplos, incluyendo frases positivas y negativas.
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Resultado de ejemplo: la frase "¡Acabo de escuchar las mejores noticias!" está etiquetada con la palabra de sentimiento "positivo", mientras que la frase "Está tan sombrío afuera" está etiquetada con la palabra de sentimiento "negativo".
En coreano, existen conjuntos de datos de clasificación de emociones llamados nsmc y sarcasmo. Si el conjunto de datos se creó uno por uno, el uso de un modelo de lenguaje puede crear miles o decenas de miles de conjuntos de datos a la vez.
La utilidad y flexibilidad de un LLM
Crear y suministrar sus propios conjuntos de datos como este tiene un gran impacto en LLM. LLM es útil para generar rápidamente datos con fines de experimentación, pruebas y capacitación. Puede adaptar datos en una variedad de formatos y estilos para satisfacer sus necesidades, lo cual es especialmente importante en campos que requieren conjuntos de datos grandes y diversos, como el aprendizaje automático.
Casos de uso para datos generados
Los datos generados se pueden utilizar de las siguientes maneras:
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Entrene un modelo de aprendizaje automático: puede utilizar los datos generados para entrenar un modelo de análisis de sentimientos.
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Evaluación comparativa y pruebas: evalúe el rendimiento de los modelos existentes con datos nuevos.
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Investigación y análisis: realizar investigaciones o investigaciones sobre análisis de sentimientos.
En el pasado, construir y operar un conjunto de datos completo era muy difícil. Con el advenimiento de la era de los modelos de lenguaje, sería bueno saber que crear datos y proteger los datos de entrenamiento se ha vuelto más fácil. En pocas palabras, los estudiantes mejoran sus calificaciones creando y resolviendo problemas por sí mismos. Puedes entenderlo hasta ese punto. Estas capacidades abren muchas posibilidades para investigadores, científicos de datos y desarrolladores, lo que convierte a LLM en una herramienta importante en el conjunto de herramientas de IA.
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