Какие существуют методы оптимизации работы с большой базой данных в GPT моделях?

Несколько методов оптимизации работы с большой базой данных в GPT-моделях:

• Увеличение данных. www.alldevstack.com Если модель плохо справляется с определёнными типами входных данных, нужно добавить больше примеров этих входных данных. www.alldevstack.com
• Анализ качества данных. www.alldevstack.com Следует проверить, содержит ли обучающие данные некорректную или неоднозначную информацию. www.alldevstack.com
• Баланс данных. www.alldevstack.com Нужно обеспечить разнообразие и баланс в категориях и стилях обучающих данных. www.alldevstack.com
• Настройка гиперпараметров. www.alldevstack.com Настройка количества эпох, скорости обучения и размера пакета может значительно влиять на производительность модели. www.alldevstack.com
• Инкрементальные итерации. www.alldevstack.com Вместо добавления большого количества данных сразу нужно постепенно увеличивать тренировочные данные и наблюдать изменения в производительности модели. www.alldevstack.com
• Пошаговое сохранение информации. habr.com Этот метод позволяет обрабатывать большие структурированные документы, определяя наиболее релевантные разделы для целевого вопроса по оглавлению, а затем просматривая документ раздел за разделом, сохраняя актуальную информацию и игнорируя нерелевантный контент. habr.com