Crie seu próprio conjunto de dados personalizado

Crie seu próprio conjunto de dados personalizado

Título 1️⃣: Introdução ao ajuste fino do modelo Alpaca Billion Título 2️⃣: A geração de dados e instruções para ajuste fino Título 3️⃣: O conjunto de dados de tarefas escritas por humanos Título 4️⃣: Utilizando o GPT-3 para gerar exemplos Título 5️⃣: Funções para codificar e filtrar as instruções Título 6️⃣: Pontuação de similaridade das instruções Título 7️⃣: Analisando o conjunto de dados disponibilizado Título 8️⃣: Criando um novo conjunto de tarefas de serviço ao cliente Título 9️⃣: Gerando mais tarefas de acordo com o conjunto inicial Título 🔟: Considerações sobre a criação de conjuntos de dados personalizados

No último vídeo, examinamos como ajustar finamente seu próprio modelo Alpaca 7 bilhões com base no modelo Llama. Utilizamos um conjunto de dados da Stanford, gentilmente disponibilizado por eles. Além disso, eles também forneceram informações sobre como o conjunto de dados foi criado. Neste vídeo, vamos explorar a possibilidade de criar nosso próprio conjunto de dados dessa maneira. Inicialmente, eles começaram com 175 tarefas escritas por humanos. Essas tarefas incluíam coisas como gerar uma lista, gerar uma Frase, gerar uma história, reescrever uma frase, criar um texto explicativo, entre outras. Ao todo, foram gerados 52.000 exemplos a partir dessas tarefas usando o GPT-3.

Agora vamos analisar as diferentes etapas envolvidas nesse processo de geração de dados. Primeiro, precisamos codificar as instruções utilizando as funções fornecidas no código. Essas funções também adicionam filtros para evitar a inclusão de determinadas palavras ou expressões indesejadas. Podemos adicionar palavras à lista negra para personalizar ainda mais o conjunto de dados. Depois de codificar as instruções, utilizamos o GPT-3 para gerar as respostas correspondentes. É interessante observar que o conjunto de dados deve conter exemplos variados, evitando repetições e garantindo uma melhor generalização do modelo.

Analisando o conjunto de dados disponibilizado pela Stanford, podemos observar que a estrutura é simples: cada tarefa é composta por uma instrução e sua respectiva entrada e saída. Além disso, algumas tarefas possuem apenas uma instrução e saída, enquanto outras possuem entrada e saída. Nesse caso, eles estão focando em instruções relacionadas ao serviço ao cliente, como políticas de reembolso, solução de problemas relacionados à senha e rastreamento de pacotes. Essas instruções servem como guias para ajustar finamente o modelo para esse tipo específico de interação com o cliente.

Agora, vamos criar nosso próprio conjunto de tarefas de serviço ao cliente. Podemos seguir a mesma estrutura utilizada pela Stanford, incluindo perguntas e respostas relacionadas a tópicos como política de reembolso, alteração de senha e problemas com entrega. É importante ressaltar que, ao criar um conjunto de dados personalizado, devemos considerar a quantidade de interações desejadas e garantir que o conjunto seja representativo o suficiente. Quanto melhor for a qualidade das tarefas iniciais, melhor será o conjunto de dados resultante.

Uma vez que tenhamos gerado nosso conjunto de tarefas, podemos utilizá-lo para treinar um novo modelo personalizado. É claro que, no exemplo apresentado, foi gerado um número limitado de tarefas, mas podemos expandir esse conjunto para incluir dezenas de milhares de exemplos. Isso resultará em um conjunto de dados de melhor qualidade e mais diversificado. Portanto, é fundamental pensar bem na criação do conjunto de tarefas, levando em consideração o contexto e o público-alvo.

Criar conjuntos de dados personalizados para ajuste fino de modelos é uma prática extremamente útil, pois nos permite adaptar o modelo às necessidades específicas de um nicho de mercado ou domínio. É uma forma de otimizar a interação do modelo com os usuários e garantir resultados mais precisos. Experimente criar seus próprios conjuntos de tarefas e explore novas possibilidades de ajuste fino. Se tiver alguma dúvida, deixe nos comentários. Não se esqueça de se inscrever no canal para mais vídeos como esse. Até a próxima!

📌Destaques:

• A importância do ajuste fino do modelo Alpaca Billion
• Utilizando o conjunto de dados disponibilizado pela Stanford
• Processo de geração de dados para ajuste fino
• Codificação e filtragem das instruções
• Análise e estrutura do conjunto de dados
• Criando um novo conjunto de tarefas de serviço ao cliente
• Expandindo o conjunto de tarefas para treinamento de modelo
• Considerações sobre a criação de conjuntos de dados personalizados

❓FAQ:

Q: Posso utilizar o conjunto de dados da Stanford para treinar meu próprio modelo? R: Sim, a Stanford gentilmente disponibilizou o conjunto de dados, mas é recomendado criar seu próprio conjunto personalizado para obter melhores resultados.

Q: Como posso garantir a qualidade do meu conjunto de tarefas? R: Ao criar um conjunto de tarefas personalizado, certifique-se de que ele seja representativo e contenha exemplos variados relacionados ao seu nicho ou domínio específico.

Q: É possível ajustar finamente o modelo para diferentes interações com o cliente? R: Sim, com conjuntos de tarefas personalizados, você pode treinar o modelo para se adequar a diferentes tipos de interações, como atendimento ao cliente, suporte técnico, entre outros.