何が起きたか
AWS Machine Learningは、教師ありファインチューニング用のデータ準備に関する2部構成シリーズの第2弾を公開しました。
この投稿では、学習曲線を用いたデータ準備状態の評価、高価値データサブセットの選択、合成データと蒸留データによる拡張、破局的忘却に対抗するためのデータソース混合といった高度なアプローチを掘り下げています。
なぜ重要か
データ準備の選択は、ファインチューニングされたモデルの性能に大きく影響するため、これらの高度な戦略は、トレーニングパイプラインを改善しようとするチームにとって有用です。
合成データとデータ混合は、ラベル付きデータの限界を克服し、モデルが以前に学習した能力を失うリスクを軽減する実用的な方法を提供します。
主要な事実
これは、教師ありファインチューニングのデータ準備に関する2部構成シリーズの第2部です。
この投稿では、学習曲線を用いたデータ準備状態の評価について取り上げています。
また、高価値データサブセットの選択、合成データと蒸留データによる拡張、破局的忘却を防ぐためのデータソース混合についても取り上げています。
次の注目点
読者は、トレーニングデータが十分であるかを判断するために学習曲線を適用するガイダンスを求めるかもしれません。
合成データ、蒸留データ、混合データソースの使用は、ファインチューニングのワークフローにおいてより一般的になる可能性があります。