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大模型知識庫數據準備，數據準備的步驟有哪些

原創

2024/01/05 14:28:40

來源：米兰体育官网入口

作者：Tian

圖標 2378

本文摘要

根據需求選擇合適的數據收集方法，並製定相應的策略，確定收集哪些類型的數據，然後收集完成後，還需要進行數據清洗工作。將采集到的數據進行清洗，將數據中的重複值、缺失值等進行刪除；清洗完成後，還需要對清洗後的數據進行處理，比如特征提取、特征轉換等。

在大模型知識庫研發過程中，數據準備是很重要的一個(ge) 環節，因為(wei) 大模型往往包含非常多的數據，如果不提前進行數據準備，會(hui) 影響後續的工作效率。這裏有一個(ge) 很好的例子可以說明：

假設有兩(liang) 個(ge) AI模型，一個(ge) 是基於(yu) 規則的AI模型，另一個(ge) 是基於(yu) 統計學習(xi) 的AI模型。如果兩(liang) 個(ge) 模型在同一領域進行測試，那麽(me) 使用規則方法的大模型需要預先構建大量數據，來訓練規則以達到在同一領域內(nei) 應用。而使用統計學習(xi) 方法的大模型隻需要少量數據即可進行訓練。如果采用規則方法建立，則需要準備大量數據，這不僅(jin) 會(hui) 影響算法效率，還會(hui) 影響整個(ge) AI項目的開發周期。

大模型知識庫數據準備

數據準備的步驟

大模型知識庫開發過程中，數據準備工作一般有以下幾個(ge) 步驟：

根據需求選擇合適的數據收集方法，並製定相應的策略，確定收集哪些類型的數據，然後收集完成後，還需要進行數據清洗工作。將采集到的數據進行清洗，將數據中的重複值、缺失值等進行刪除;清洗完成後，還需要對清洗後的數據進行處理，比如特征提取、特征轉換等。

根據項目需求決(jue) 定是否需要將處理後的數據再次進行建模。如果需要再次建模，則還需要進行模型選擇。

由於(yu) 大模型包含海量數據，因此在收集到足夠多的數據之後還需要對數據進行處理。在這個(ge) 過程中主要涉及4個(ge) 步驟：

1、數據采集：一般采用ETL(Extract-Transform-Load)工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關(guan) 係數據、平麵數據以及其他非結構化數據等抽取到臨(lin) 時文件或數據庫中。

2、數據清洗和預處理：采集好數據後，去除重複或無用的數據，將不同來源的數據整合成一致的、適合數據分析算法和工具讀取的數據，如數據去重、異常處理和數據歸一化等，然後將這些數據存到大型分布式數據庫或者分布式存儲(chu) 集群中。

3、數據統計分析和挖掘：統計分析需要用到工具來處理，比如SPSS工具、一些結構算法模型，進行分類匯總以滿足各種數據分析需求。與(yu) 統計分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麽(me) 預先設定好的主題，主要是在現有數據上麵進行基於(yu) 各種算法的計算，起到預測效果，實現一些高級別數據分析的需求。

4、模型選擇和訓練：基於(yu) 收集到的業(ye) 務需求、數據需求等信息，研究決(jue) 定選擇具體(ti) 的模型，如行為(wei) 事件分析、漏鬥分析、留存分析、分布分析、點擊分析、用戶行為(wei) 分析、分群分析、屬性分析等模型，以便更好地切合具體(ti) 的應用場景和分析需求。企業(ye) 需要通過訓練模型找到最合適的參數或變量要素，並基於(yu) 真實的業(ye) 務數據來確定最合適的模型參數。

數據標注

數據標注是指按照一定標準和要求，將人工標注的數據按照預定的規則和方法進行清洗、整理、標記和分類，使之成為(wei) 有意義(yi) 的數據產(chan) 品。數據標注主要包括語音標注、圖像標注、文本標注等，語音標注包括多個(ge) 場景的語音標注，比如交通場景，車載場景等;圖像和文本標注主要是針對一些自然語言處理的任務進行標注，如情緒分類、情感分類、實體(ti) 分類等。通過數據采集、預處理以及數據清洗後，進行統一的規範化處理，方便後續模型的訓練及應用。

模型訓練

為(wei) 了使用統計學習(xi) 方法，我們(men) 需要將模型的參數輸入到訓練集中。這將涉及各種輸入和輸出變量，每個(ge) 變量都需要一些參數來進行表示，這些參數與(yu) 模型的性能有關(guan) 。因此，在訓練集中輸入和輸出變量時，我們(men) 需要注意以下幾點：

我們(men) 必須仔細檢查每個(ge) 輸入和輸出變量的類型，因為(wei) 這將直接影響模型的性能。

在訓練過程中，我們(men) 還必須確保每個(ge) 參數的值都是正確的，不斷地調整模型參數以提高模型的性能。

模型評估

通過上麵的例子，我們(men) 知道了模型評估的重要性。為(wei) 了評估模型的性能，我們(men) 可以從(cong) 兩(liang) 個(ge) 角度進行考慮。

一種是計算模型的準確率，另一種是計算模型的F1分數。如果使用準確率作為(wei) 評估指標，則需要為(wei) 每個(ge) 任務生成訓練數據集和測試數據集，並為(wei) 每個(ge) 任務生成多個(ge) 訓練數據集。

模型部署

模型部署的過程比較複雜，也涉及到數據的一些操作，在這裏就不贅述了，如果想了解更多的內(nei) 容可以去我的主頁查看。

需要說明一下，大模型的研發需要結合實際業(ye) 務需求來進行，也就是說我們(men) 需要在構建大模型知識庫時就要考慮到後續的業(ye) 務應用場景，而不是簡單地使用大模型知識庫去解決(jue) 問題。

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