무슨 일이 있었나
AWS Machine Learning이 지도 미세 조정을 위한 데이터 준비에 관한 2부작 시리즈의 두 번째 게시물을 게시했습니다.
이 게시물은 고급 접근 방식을 다룹니다: 학습 곡선을 사용한 데이터 준비 상태 평가, 고가치 데이터 하위 집합 선택, 합성 및 증류된 예시로 데이터 증강, 파괴적 망각에 대응하기 위한 데이터 소스 혼합입니다.
왜 중요한가
데이터 준비 선택은 미세 조정된 모델의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있으므로, 이러한 고급 전략은 학습 파이프라인을 개선하는 팀에게 유용합니다.
합성 데이터와 데이터 혼합은 레이블이 지정된 데이터의 한계를 극복하고 모델이 이전에 학습한 능력을 잃을 위험을 줄이는 실용적인 방법을 제공합니다.
핵심 사실
이 글은 지도 미세 조정 데이터 준비에 관한 2부작 시리즈의 두 번째 부분입니다.
이 게시물은 학습 곡선을 사용한 데이터 준비 상태 평가를 다룹니다.
또한 고가치 데이터 하위 집합 선택, 합성 및 증류된 예시를 통한 데이터 증강, 파괴적 망각을 방지하기 위한 데이터 소스 혼합도 다룹니다.
다음에 주목할 점
독자들은 학습 곡선을 적용하여 학습 데이터가 충분한 시점을 판단하는 방법에 대한 지침을 기대할 수 있습니다.
합성, 증류 및 혼합 데이터 소스의 사용은 미세 조정 워크플로우에서 더 일반적인 부분이 될 수 있습니다.