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

• Увеличение данных. 1 Если модель плохо справляется с определёнными типами входных данных, нужно добавить больше примеров этих входных данных. 1
• Анализ качества данных. 1 Следует проверить, содержит ли обучающие данные некорректную или неоднозначную информацию. 1
• Баланс данных. 1 Нужно обеспечить разнообразие и баланс в категориях и стилях обучающих данных. 1
• Настройка гиперпараметров. 1 Настройка количества эпох, скорости обучения и размера пакета может значительно влиять на производительность модели. 1
• Инкрементальные итерации. 1 Вместо добавления большого количества данных сразу нужно постепенно увеличивать тренировочные данные и наблюдать изменения в производительности модели. 1
• Пошаговое сохранение информации. 3 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. 3