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大模型知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的步驟有哪些

原創(chuàng)

2024/01/05 14:28:40

來(lái)源：天潤(rùn)融通

作者：Tian

圖標(biāo) 2589

本文摘要

根據(jù)需求選擇合適的數(shù)據(jù)收集方法，并制定相應(yīng)的策略，確定收集哪些類型的數(shù)據(jù)，然后收集完成后，還需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗工作。將采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，將數(shù)據(jù)中的重復(fù)值、缺失值等進(jìn)行刪除；清洗完成后，還需要對(duì)清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，比如特征提取、特征轉(zhuǎn)換等。

在大模型知識(shí)庫(kù)研發(fā)過(guò)程中，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備是很重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，因?yàn)榇竽Ｐ屯浅６嗟臄?shù)據(jù)，如果不提前進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，會(huì)影響后續(xù)的工作效率。這里有一個(gè)很好的例子可以說(shuō)明：

假設(shè)有兩個(gè)AI模型，一個(gè)是基于規(guī)則的AI模型，另一個(gè)是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的AI模型。如果兩個(gè)模型在同一領(lǐng)域進(jìn)行測(cè)試，那么使用規(guī)則方法的大模型需要預(yù)先構(gòu)建大量數(shù)據(jù)，來(lái)訓(xùn)練規(guī)則以達(dá)到在同一領(lǐng)域內(nèi)應(yīng)用。而使用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法的大模型只需要少量數(shù)據(jù)即可進(jìn)行訓(xùn)練。如果采用規(guī)則方法建立，則需要準(zhǔn)備大量數(shù)據(jù)，這不僅會(huì)影響算法效率，還會(huì)影響整個(gè)AI項(xiàng)目的開發(fā)周期。

大模型知識(shí)庫(kù)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的步驟

大模型知識(shí)庫(kù)開發(fā)過(guò)程中，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工作一般有以下幾個(gè)步驟：

根據(jù)需求選擇合適的數(shù)據(jù)收集方法，并制定相應(yīng)的策略，確定收集哪些類型的數(shù)據(jù)，然后收集完成后，還需要進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗工作。將采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，將數(shù)據(jù)中的重復(fù)值、缺失值等進(jìn)行刪除;清洗完成后，還需要對(duì)清洗后的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，比如特征提取、特征轉(zhuǎn)換等。

根據(jù)項(xiàng)目需求決定是否需要將處理后的數(shù)據(jù)再次進(jìn)行建模。如果需要再次建模，則還需要進(jìn)行模型選擇。

由于大模型包含海量數(shù)據(jù)，因此在收集到足夠多的數(shù)據(jù)之后還需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。在這個(gè)過(guò)程中主要涉及4個(gè)步驟：

1、數(shù)據(jù)采集：一般采用ETL(Extract-Transform-Load)工具負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)以及其他非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等抽取到臨時(shí)文件或數(shù)據(jù)庫(kù)中。

2、數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理：采集好數(shù)據(jù)后，去除重復(fù)或無(wú)用的數(shù)據(jù)，將不同來(lái)源的數(shù)據(jù)整合成一致的、適合數(shù)據(jù)分析算法和工具讀取的數(shù)據(jù)，如數(shù)據(jù)去重、異常處理和數(shù)據(jù)歸一化等，然后將這些數(shù)據(jù)存到大型分布式數(shù)據(jù)庫(kù)或者分布式存儲(chǔ)集群中。

3、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析和挖掘：統(tǒng)計(jì)分析需要用到工具來(lái)處理，比如SPSS工具、一些結(jié)構(gòu)算法模型，進(jìn)行分類匯總以滿足各種數(shù)據(jù)分析需求。與統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預(yù)先設(shè)定好的主題，主要是在現(xiàn)有數(shù)據(jù)上面進(jìn)行基于各種算法的計(jì)算，起到預(yù)測(cè)效果，實(shí)現(xiàn)一些高級(jí)別數(shù)據(jù)分析的需求。

4、模型選擇和訓(xùn)練：基于收集到的業(yè)務(wù)需求、數(shù)據(jù)需求等信息，研究決定選擇具體的模型，如行為事件分析、漏斗分析、留存分析、分布分析、點(diǎn)擊分析、用戶行為分析、分群分析、屬性分析等模型，以便更好地切合具體的應(yīng)用場(chǎng)景和分析需求。企業(yè)需要通過(guò)訓(xùn)練模型找到最合適的參數(shù)或變量要素，并基于真實(shí)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)確定最合適的模型參數(shù)。

數(shù)據(jù)標(biāo)注

數(shù)據(jù)標(biāo)注是指按照一定標(biāo)準(zhǔn)和要求，將人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)按照預(yù)定的規(guī)則和方法進(jìn)行清洗、整理、標(biāo)記和分類，使之成為有意義的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。數(shù)據(jù)標(biāo)注主要包括語(yǔ)音標(biāo)注、圖像標(biāo)注、文本標(biāo)注等，語(yǔ)音標(biāo)注包括多個(gè)場(chǎng)景的語(yǔ)音標(biāo)注，比如交通場(chǎng)景，車載場(chǎng)景等;圖像和文本標(biāo)注主要是針對(duì)一些自然語(yǔ)言處理的任務(wù)進(jìn)行標(biāo)注，如情緒分類、情感分類、實(shí)體分類等。通過(guò)數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理以及數(shù)據(jù)清洗后，進(jìn)行統(tǒng)一的規(guī)范化處理，方便后續(xù)模型的訓(xùn)練及應(yīng)用。

模型訓(xùn)練

為了使用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法，我們需要將模型的參數(shù)輸入到訓(xùn)練集中。這將涉及各種輸入和輸出變量，每個(gè)變量都需要一些參數(shù)來(lái)進(jìn)行表示，這些參數(shù)與模型的性能有關(guān)。因此，在訓(xùn)練集中輸入和輸出變量時(shí)，我們需要注意以下幾點(diǎn)：

我們必須仔細(xì)檢查每個(gè)輸入和輸出變量的類型，因?yàn)檫@將直接影響模型的性能。

在訓(xùn)練過(guò)程中，我們還必須確保每個(gè)參數(shù)的值都是正確的，不斷地調(diào)整模型參數(shù)以提高模型的性能。

模型評(píng)估

通過(guò)上面的例子，我們知道了模型評(píng)估的重要性。為了評(píng)估模型的性能，我們可以從兩個(gè)角度進(jìn)行考慮。

一種是計(jì)算模型的準(zhǔn)確率，另一種是計(jì)算模型的F1分?jǐn)?shù)。如果使用準(zhǔn)確率作為評(píng)估指標(biāo)，則需要為每個(gè)任務(wù)生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測(cè)試數(shù)據(jù)集，并為每個(gè)任務(wù)生成多個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

模型部署

模型部署的過(guò)程比較復(fù)雜，也涉及到數(shù)據(jù)的一些操作，在這里就不贅述了，如果想了解更多的內(nèi)容可以去我的主頁(yè)查看。

需要說(shuō)明一下，大模型的研發(fā)需要結(jié)合實(shí)際業(yè)務(wù)需求來(lái)進(jìn)行，也就是說(shuō)我們需要在構(gòu)建大模型知識(shí)庫(kù)時(shí)就要考慮到后續(xù)的業(yè)務(wù)應(yīng)用場(chǎng)景，而不是簡(jiǎn)單地使用大模型知識(shí)庫(kù)去解決問(wèn)題。

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