Warning: preg_grep(): Compilation failed: quantifier does not follow a repeatable item at offset 142 in /var/www/tg-me/post.php on line 75 Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований | Telegram Webview: ds_interview_lib/996 -
🔴Как системно оценить качество предобработанных данных перед обучением большой языковой модели (LLM)
Перед тем как запускать дорогостоящий процесс обучения LLM, важно убедиться, что ваши данные чисты, релевантны и структурированы.
Оценка должна включать как количественные, так и качественные метрики.
➡️Количественные метрики:
😶Распределение токенов Проверьте, не доминируют ли специальные токены, мусорные фрагменты или нерелевантные конструкции. Ожидаемые токены (например, ключевые слова доменной области) должны иметь разумную частоту.
😶Покрытие словаря Оцените, насколько хорошо охвачены часто встречающиеся слова и сабворды в вашей предметной области. Можно использовать частотный анализ на корпусе.
😶Статистика по длине документов Сравните среднюю и медианную длину документов с ожидаемыми значениями. Аномально короткие или длинные тексты могут быть ошибками разметки или дубликатами.
😶Языковое распределение В мультиязычном корпусе важно убедиться, что каждый язык представлен в правильной пропорции. Используйте модель определения языка (например, fastText или langid.py).
➡️Качественные проверки:
😶Ручная выборка документов Просмотрите случайные примеры: содержимое должно быть осмысленным, без мусора, персональных данных или несоответствий тематике.
😶Проверка дубликатов и шаблонов Автоматически найдите повторяющиеся документы или шаблонные страницы (например, элементы веб-навигации).
😶Оценка перплексии на тестовой модели Можно применить небольшую предварительно обученную LLM к данным, чтобы вычислить перплексию. Высокая перплексия может сигнализировать о шуме или нерелевантности.
😶Автоматическое обнаружение аномалий Используйте кластеризацию или модели выявления аномалий, чтобы найти подозрительные группы документов.
🔴Как системно оценить качество предобработанных данных перед обучением большой языковой модели (LLM)
Перед тем как запускать дорогостоящий процесс обучения LLM, важно убедиться, что ваши данные чисты, релевантны и структурированы.
Оценка должна включать как количественные, так и качественные метрики.
➡️Количественные метрики:
😶Распределение токенов Проверьте, не доминируют ли специальные токены, мусорные фрагменты или нерелевантные конструкции. Ожидаемые токены (например, ключевые слова доменной области) должны иметь разумную частоту.
😶Покрытие словаря Оцените, насколько хорошо охвачены часто встречающиеся слова и сабворды в вашей предметной области. Можно использовать частотный анализ на корпусе.
😶Статистика по длине документов Сравните среднюю и медианную длину документов с ожидаемыми значениями. Аномально короткие или длинные тексты могут быть ошибками разметки или дубликатами.
😶Языковое распределение В мультиязычном корпусе важно убедиться, что каждый язык представлен в правильной пропорции. Используйте модель определения языка (например, fastText или langid.py).
➡️Качественные проверки:
😶Ручная выборка документов Просмотрите случайные примеры: содержимое должно быть осмысленным, без мусора, персональных данных или несоответствий тематике.
😶Проверка дубликатов и шаблонов Автоматически найдите повторяющиеся документы или шаблонные страницы (например, элементы веб-навигации).
😶Оценка перплексии на тестовой модели Можно применить небольшую предварительно обученную LLM к данным, чтобы вычислить перплексию. Высокая перплексия может сигнализировать о шуме или нерелевантности.
😶Автоматическое обнаружение аномалий Используйте кластеризацию или модели выявления аномалий, чтобы найти подозрительные группы документов.
Telegram is a cloud-based instant messaging service that has been making rounds as a popular option for those who wish to keep their messages secure. Telegram boasts a collection of different features, but it’s best known for its ability to secure messages and media by encrypting them during transit; this prevents third-parties from snooping on messages easily. Let’s take a look at what Telegram can do and why you might want to use it.
Telegram has exploded as a hub for cybercriminals looking to buy, sell and share stolen data and hacking tools, new research shows, as the messaging app emerges as an alternative to the dark web.An investigation by cyber intelligence group Cyberint, together with the Financial Times, found a ballooning network of hackers sharing data leaks on the popular messaging platform, sometimes in channels with tens of thousands of subscribers, lured by its ease of use and light-touch moderation.Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us
