[ad_1]
บทเรียนที่ควรรู้
1. ชุดข้อมูล WangchanThaiInstruct สำหรับ fine-tuning โมเดล LLM
บทความนี้เกี่ยวกับการปล่อยชุดข้อมูล WangchanThaiInstruct ที่สร้างโดยมนุษย์ทั้งหมดและเปิดให้ใช้งานได้เสรี โดยครอบคลุมทั้งหัวข้อทางการแพทย์, การเงิน, การค้า, และกฎหมาย ชุดข้อมูลนี้สามารถใช้ในการ fine-tuning โมเดล LLM ในการปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล
2. เพิ่มชุดข้อมูลทุกเดือนจนครบ 40,000 รายการ
สถาบัน VISTEC ได้ประกาศว่าจะเพิ่มชุดข้อมูลใหม่ทุกเดือนจนครบ 40,000 รายการ เพื่อเสริมความครอบคลุมและคุณภาพของชุดข้อมูล WangchanThaiInstruct
ปัญหาและวิธีการแก้ไข
1. ปัญหาการจัดหมวดหมู่ข้อมูล
ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นคือการจัดหมวดหมู่ข้อมูลไม่ถูกต้องหรือไม่ครอบคลุม วิธีการแก้ไขคือการตรวจสอบและปรับปรุงระบบจัดหมวดหมู่เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุด
2. ปัญหาการเลือกคำตอบจากตัวเลือก
อีกปัญหาที่อาจเกิดขึ้นคือการเลือกคำตอบจากตัวเลือกไม่ถูกต้อง วิธีการแก้ไขคือการพัฒนาระบบเลือกคำตอบที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำมากขึ้น
คำถามที่ถามบ่อย
1. ชุดข้อมูล WangchanThaiInstruct สร้างโดยใคร?
2. มีทั้งหมดกี่ประเภทของงานในชุดข้อมูล?
3. เว็บไซต์จากที่มาของข้อมูลคืออะไร?
เว็บไซต์ที่เกี่ยวข้อง
2. HuggingFace
คำค้นหาที่เกี่ยวข้อง
1. การ fine-tuning โมเดล LLM
2. ชุดข้อมูล WangchanThaiInstruct
3. โมเดล LLM
4. การปรับปรุงโมเดล
5. วิธีการจัดหมวดหมู่ข้อมูล
สถาบันวิทยสิริเมธี หรือ VISTEC ประกาศปล่อยชุดข้อมูล WangchanThaiInstruct สำหรับทำ fine-tuning โมเดล LLM ชุดแรก โดยรวม 5,014 ชุด ครอบคลุมทั้งหัวข้อทางการแพทย์, การเงิน, การค้า, และกฎหมาย เป็นชุดข้อมูลที่สร้างโดยมนุษย์ทั้งหมด (human-annotated) พร้อมกับเปิดให้ใช้งานได้เสรีแบบ CC-BY-SA 4.0
ชุดข้อมูลแยกงาน 7 ประเภท ได้แก่ การสรุปข้อความ, ตอบคำถามจากข้อมูลที่ให้ไป, ตอบคำถามจากความรู้ที่รู้อยู่ก่อน, จัดหมวดหมู่ข้อมูล, งานเขียนแบบสร้างสรรค์, การระดมความคิด, และการเลือกคำตอบจากตัวเลือก ชุดคำถามนี้อาศัยผู้เชี่ยวชาญเฉพาะทาง ได้แก่ InnovestX, SCB10X, คณะนิติศาสตร์ มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์, และมหาวิทยาลัยมหิดล
คาดว่าจะเพิ่มชุดข้อมูลทุกเดือนจนครบ 40,000 รายการ
ที่มา – Facebook: VISTEC, HuggingFace
[ad_2]
Source link
https://www.blognone.com/node/140752
