Какие существуют способы хранения обучающих данных для больших языковых моделей?

Несколько способов хранения обучающих данных для больших языковых моделей (LLM):

• Генерация синтетических данных. ru.shaip.com Это позволяет заполнить пробелы и расширить диапазон обучающих данных. ru.shaip.com Для создания искусственных данных используют увеличение данных, модели генерации текста и генерацию на основе правил. ru.shaip.com
• Автоматизированный сбор данных. ru.shaip.com Этот подход упрощает сбор данных, повышает масштабируемость и воспроизводимость. ru.shaip.com Для сбора используют инструменты веб-скрапинга, API и платформы приёма данных. ru.shaip.com
• Использование датасетов инструкций. dzen.ru Они содержат команды или инструкции, следуя которым модель должна выполнять определённые действия или давать ответы. dzen.ru Обычно такие датасеты используют на втором этапе дообучения модели. dzen.ru
• Параллельный корпус. dzen.ru Датасеты, содержащие пары предложений на разных языках, обычно используют для обучения моделей машинного перевода. dzen.ru Для удобства пары параллельного корпуса хранят в формате JSON. dzen.ru
• Хранение в базах данных. studwork.ru Базы данных позволяют хранить и управлять изображениями, текстами и другими форматами данных. studwork.ru Для хранения текстов в базах данных используют специализированные типы данных, например VARCHAR (Variable Character) и TEXT. studwork.ru