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创建数据集以训练语言模型 （LM） 或大型语言模型 （LLM） 通常是一个复杂的过程，通常涉及多个步骤和注意事项。然而，Prompt Engineering YouTube 频道制作了一个内容丰富的视频，展示了如何使用 OpenAI 代码解释器和 GPT-2 创建数据集以微调您的 Llama 4 安装。
为LLM创建大量数据集是一项复杂的任务，通常需要涉及领域专家，数据科学家，法律专家和其他人的协作努力。拥有明确的策略和方法对于创建数据集至关重要，该数据集既能有效训练模型，又符合相关法律和道德准则。在某些情况下，您可以利用为类似任务创建的现有数据集。但是，请务必确保这些数据集与您的特定目标一致，并且您有权将其用于预期目的。
使用提示对
在下面的教程中，使用了称为提示对的方法。提示对由一系列输入-输出示例组成，这些示例指导模型理解特定任务或生成特定响应。让我们更详细地探讨这个概念：
- 提示：这是模型的输入，通常表述为指定特定任务的问题或陈述。它被称为“提示”，因为它提示模型生成响应。
- 响应：这是给定提示的预期输出，基于指定的任务。理想情况下，这是模型在出现相应提示时应生成的内容。
提示和响应一起形成一个“提示对”。
如何创建自定义数据集来训练Llama 2
培训中的用法
在训练模型时，通常会有一个由许多此类提示对组成的数据集。以下是它们的典型使用方式：
- 监督学习：提示对充当监督信号，指导模型学习提示和响应之间的映射。训练模型以最小化其生成的响应与提供的正确响应之间的差异。
- 微调：提示对对于在特定任务或域上微调预训练模型特别有用。通过提供与所需任务直接相关的示例，您可以指导通用模型专注于该领域。
- 数据效率：通过提供所需输入-输出行为的清晰示例，提示对可以实现更高效的学习。当只有少量训练数据可用时，这可能特别有价值。
例子
下面是翻译任务的提示对示例：
- 提示：“将以下英文文本翻译成法语：’你好，世界！
- 回应：“你好，世界！
对于数学任务，提示对可能如下所示：
- 提示：“5 和 3 的总和是多少？
- 响应：“8”
创建良好的提示对可能是一项细致入微的任务，需要牢记以下几个注意事项：
- 质量：提示对必须准确清晰，才能有效地指导模型。
- 多样性：包括一组不同的示例有助于确保模型学习对任务的深入理解。
- 偏差：必须注意避免通过所选的提示对引入偏差，因为模型可能会无意中学习到这些偏差。
提示对是许多自然语言处理应用程序的基本概念，有助于从特定于任务的微调到创建交互式对话代理的所有内容。
创建庞大的数据集来训练 AI
通常，创建数据集的过程通常包括以下阶段：
- 定义任务和范围：确定LLM将执行的具体任务以及所需的知识范围。例如，您是在构建通用模型还是更专业的东西，例如医学语言模型？
- 收集数据：
- 公共来源：从维基百科、书籍、研究论文、网站等公共来源收集数据。确保数据与目标任务一致。
- 创建原始内容：您可以创建新内容，可能由人工注释器创建。
- 专用数据集：获取可能需要的专用数据集，这些数据集可能是特定于域的或针对特定任务量身定制的。
- 法律和道德考虑：确保遵守知识产权法、隐私法规并获得必要的许可。
- 预处理和清理数据：
- 标记化：将文本分解为较小的部分，如单词、子单词或字符。
- 规范化：将文本标准化为通用形式，例如将所有字符转换为小写。
- 删除敏感信息：如果适用，请删除或匿名化任何个人或敏感信息。
- 处理多语言数据：如果您的模型需要多语言，则必须考虑处理各种语言和脚本。
- 注释：根据任务的不同，您可能需要对数据进行注释。
- 手动注释：这可能涉及人工注释器标记文本的某些部分。
- 自动注释：利用现有模型或基于规则的系统来标记数据。
- 质量控制：实施流程以确保注释的质量。
- 拆分数据：将数据集划分为训练集、验证集和测试集。这将允许您在一个子集上训练模型，并在未看到的数据上验证和测试其性能。
- 增强（可选）：通过添加噪声、同义词或其他转换来增强数据，以增加数据集的大小和多样性。
- 数据格式转换：将数据转换为适合您正在使用的训练框架的格式，例如TensorFlow或PyTorch。
- 道德和偏见注意事项：考虑数据集中的潜在偏见，并在可能的情况下采取措施减轻它们。
- 遵守法规：确保在数据集创建期间采取的所有操作都符合法律法规和道德准则，包括 GDPR 或与数据处理相关的其他当地法律。
- 文档：提供整个过程的详细文档，包括数据源、预处理步骤、注释指南和任何其他相关信息。这有助于理解数据集，并且对于可重复性至关重要。
要了解有关Meta AI大型语言模型的更多信息，请跳转到官方网站。当前版本包括模型权重和预训练和微调的 Llama 语言模型的起始代码，参数范围从 7B 到 70B。Meta说，Llama 2 LLM是在公开可用的在线数据源上进行预训练的。微调模型Llama-2-chat利用了公开可用的指令数据集和超过1万个人工注释。
