Memperbaik kaedah anotasi data untuk model bahasa besar (LLM)

Penalaan halus model bahasa berskala besar (LLM) ialah latihan semula model pra-latihan menggunakan data khusus domain untuk menyesuaikannya dengan tugas atau domain tertentu. Anotasi data memainkan peranan penting dalam proses penalaan halus dan melibatkan pelabelan data dengan maklumat khusus yang perlu difahami oleh model.

1. Prinsip anotasi data

Anotasi data adalah untuk membantu model pembelajaran mesin memahami dan memproses data dengan lebih baik dengan menambahkan metadata, seperti label, teg, dll., pada data. Untuk penalaan halus model bahasa besar, prinsip anotasi data adalah untuk menyediakan maklumat panduan untuk membantu model memahami bahasa dan konteks domain tertentu dengan lebih baik. Kaedah anotasi data biasa termasuk pengecaman entiti, analisis sentimen dan pengekstrakan perhubungan.

2. Kaedah anotasi data

2.1 Pengiktirafan entiti

Pengiktirafan entiti ialah teknologi pengekstrakan maklumat yang tujuannya adalah untuk mengenal pasti entiti yang dinamakan dan jenis entiti lain daripada teks. Dengan menganotasi teks, model dapat memahami dan mengekstrak maklumat entiti.

Kaedah pengenalan entiti

Notasi BIO ialah kaedah yang digunakan untuk menandakan lokasi entiti. Antaranya, B mewakili permulaan entiti, I mewakili bahagian dalam entiti, dan O mewakili bukan entiti. Contohnya, "B-PER" mewakili permulaan nama seseorang, "I-PER" mewakili bahagian dalam nama seseorang dan "O" mewakili bukan entiti. Kaedah ini boleh membantu kami mengenal pasti entiti dalam teks, mengelas dan menganalisisnya.

② Teg kategori entiti: Selain teg lokasi, teg khusus juga boleh digunakan untuk mewakili kategori entiti, seperti "LOC" untuk lokasi dan "ORG" untuk organisasi.

2.2 Analisis Sentimen

Matlamat analisis sentimen adalah untuk mengenal pasti kecenderungan emosi pengarang daripada teks, yang biasanya merangkumi emosi positif, negatif dan neutral. Prinsipnya adalah untuk menandakan kecenderungan emosi dalam teks supaya model dapat memahami warna emosi di sebalik teks. Melalui analisis sentimen, kita boleh memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang konotasi emosi teks.

Kaedah analisis sentimen

①Tag emosi: Dengan menandakan kecenderungan emosi teks, seperti "positif" (positif), "negatif" (negatif), "neutral" (neutral), dsb.

②Tanda keamatan emosi: Kadangkala keamatan emosi juga boleh ditanda, seperti "sangat positif", "sangat negatif", "neutral", dsb.

2.3 Pengekstrakan perhubungan

Pengekstrakan perhubungan merujuk kepada mengekstrak perhubungan antara entiti daripada teks untuk membantu model memahami perkaitan dan fungsi antara entiti. Prinsipnya adalah untuk menganotasi perkaitan antara entiti dalam teks supaya model dapat memahami perhubungan ini dan dengan itu melakukan pengekstrakan dan penaakulan maklumat dengan lebih baik.

Kaedah pengekstrakan perkaitan

①Teg perhubungan: Gunakan teg khusus untuk mewakili perhubungan antara entiti, seperti "subjek-objek", "anggota-organisasi", dsb. Teg ini boleh membantu model memahami pelbagai jenis perhubungan antara entiti supaya ia boleh digunakan dengan lebih baik pada tugasan tertentu.

Kaedah anotasi data di atas memainkan peranan penting dalam memperhalusi model bahasa besar. Kaedah ini menyediakan model dengan maklumat yang kaya, membolehkannya memahami data teks dengan lebih baik, dengan itu meningkatkan prestasi dan keberkesanan model dalam tugas khusus domain.

3. Contoh penerangan

Katakan kita mempunyai model bahasa yang telah dilatih dan kita ingin memperhalusinya untuk tugas menjawab soalan dalam bidang perubatan. Kami perlu menganotasi data daripada domain perubatan supaya model dapat memahami konteks berkaitan perubatan dengan lebih baik.

3.1 Pengiktirafan Entiti

Kami boleh menganotasi entiti dalam teks perubatan, seperti penyakit, ubat, istilah perubatan, dsb. Contohnya, untuk ayat "Pesakit dimasukkan ke hospital kerana penyakit jantung", kita boleh menggunakan tatatanda BIO untuk melabelkan "Penyakit jantung" sebagai kategori "Penyakit".

3.2 Analisis Sentimen

Dalam bidang perubatan, analisis sentimen boleh digunakan untuk menganalisis kecenderungan emosi pesakit terhadap rancangan rawatan, sikap doktor, dsb. Sebagai contoh, untuk ayat "Pesakit bimbang tentang rawatan pembedahan", kita boleh melabelkan "kebimbangan" sebagai "emosi negatif".

3.3 Pengekstrakan Perhubungan

Dalam Soal Jawab perubatan, adalah penting untuk mengenal pasti hubungan antara soalan dan jawapan. Sebagai contoh, untuk soalan "Apakah gejala yang mungkin menunjukkan bahawa pesakit menghidap diabetes kita boleh melabelkan hubungan antara "gejala" dan "diabetes".

Ringkasan

Anotasi data boleh memberikan model maklumat yang lebih kontekstual melalui kaedah seperti pengecaman entiti, analisis sentimen dan pengekstrakan perhubungan, yang membolehkannya memahami bahasa dan konteks domain tertentu dengan lebih baik. Data berlabel ini boleh membantu model melaksanakan tugas tertentu dengan lebih tepat. Melalui anotasi data yang berkesan, model yang diperhalusi boleh menyesuaikan diri dengan lebih baik kepada keperluan bidang tertentu dan meningkatkan prestasi dan keberkesanannya dalam aplikasi praktikal.

Atas ialah kandungan terperinci Memperbaik kaedah anotasi data untuk model bahasa besar (LLM). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!