开放域问答:删减数据集对模型预训练影响吗?由于服务器质量不高,所以只能通过删减数据集来进行训练。否则的话总是报内oos,所以在这儿想问问大家会有什么影响吗?
关注
码龄 粉丝数 原力等级 --
- 被采纳
- 被点赞
- 采纳率
删减数据集对模型训练有影响吗?
收起
- 写回答
- 好问题 0 提建议
- 关注问题
微信扫一扫点击复制链接分享
- 邀请回答
- 编辑 收藏 删除 结题
- 收藏 举报
1条回答 默认 最新
报告相同问题?
提交
- 2024-07-09 10:50WHY-233的博客 该数据集针对不同需求,发布了多个子版本:en(英文数据,806G),en....该数据集按照时间顺序进行了训练集和测试集的划分,其中2016 年 12 月至2019 年 3 月的新闻划分为训练数据,2019 年 4 月的新闻划分为测试数据。
- 2024-09-16 11:53羽星_s的博客 为了解决这个问题,我们对28个1.5B参数的Decoder only模型进行了预训练,训练数据包括:(1)不同时间;(2)使用不同毒性和质量过滤器;(3) 不同领域组成的数据。首先,我们量化了预训练数据时效性的影响。评估数据...
- 2021-02-12 18:16在Jupyter Notebook环境下,我们可以利用Python编程语言和相关库,如nltk(自然语言工具包)、spaCy(自然语言处理库)和transformers(预训练模型库)来实现情感检测。首先,我们需要对数据进行预处理,包括分词、...
- 2022-01-14 22:12数据集在众多领域都有广泛应用,例如社会科学、生物学、计算机科学等,用于模型训练、预测分析、趋势研究等目的。 在“西储大学数据(官方版)”这个压缩包内,可能包含的文件有: 1. **CSV/Excel文件**:这些可能...
- 2024-04-02 23:53三千越甲可吞吴、的博客 场景:我们要设计一个专有领域的大语言模型,设计思路是先选择开源的基座模型,使用领域相关的数据集对基座模型进行微调得到通用的大语言模型,再使用特定任务的数据集进一步对基座模型进行微调得到专用的大语言模型...
- 2025-09-02 17:22中关村科技圈的博客 "}, {"from": "assistant", "value": "大模型是指参数量超过10亿的深度学习模型..."}]}若覆盖率不足,需补充对应场景的数据。{"from": "assistant", "value": "《Python编程:从入门到实践》适合零基础..."},{"from...
- 2025-10-22 01:29居7然的博客 分词(Tokenization)是大语言模型(LLM)的核心基础技术,旨在将文本拆分为具有语义的词元(token)。主流分词方法包括词粒度、字符粒度和子词粒度,其中子词粒度(如BPE、WordPiece)通过平衡词表大小与语义表达...
- 2023-07-15 02:02光子AI的博客 而模型压缩(model pruning)是近年来深度学习领域的一个重要研究方向,通过对模型权重进行裁剪或删除冗余信息,可以有效减少模型大小、降低计算复杂度、提升推理性能等作用。然而,模型压缩的“利”与“弊”一直被
- 2022-02-17 19:46机器学习与AI生成创作的博客 IEEE Spectrum:用50张图像训练一个模型的意思是在一个用大数据集训练好的现有模型上对其进行微调吗?还是说这是一个全新的模式,就从这个小数据集上学习? 吴:我来讲一下Landing AI是做什么的吧。在给制造商提供...
- 2024-07-24 14:35AGI学习社的博客 Redis 创始人 antirez 写下了自己 2024 年的第一篇博文,他从一名普通程序员的角度谈了谈对大语言模型的感受,虽然他的成就并不普通。他在文章里犀利评价 Google 引擎已经成为垃圾的海洋,并客观评价了现在的 AIGC ...
- 2024-05-28 17:48XXmmood的博客 在保留了前两代模型对话流畅、部署门槛低等众多优秀特性的基础上,ChatGLM3-6B 引入了如下特性:1、更强大的基础模型: ChatGLM3-6B 的基础模型 ChatGLM3-6B-Base 采用了更多样的训练数据、更充分的训练步数和更合理...
- 2024-08-09 10:36鸡腿爱学习的博客 转眼之间,2024 年已经过半,AI 大模型的热度从去年的技术探索转向落地实践,肉眼可见的是,各行各业都纷纷在这场热潮中寻找新的业务创新点和行业增长点。“大模型的出现带来了变革,它实现了知识平权,为我们提供了...
- 2025-09-11 18:34AI大模型-海文的博客 现在假设我们的模型有 10000 个英文单词(模型的输出词汇表)。因此 logits 向量有 10000 个数字,每个数表示一个单词的分数。然后,Softmax 层会把这些分数转换为概率(把所有的分数转换为正数,并且加起来等于 1)...
- 2025-12-12 13:58HyperAI超神经的博客 基于该数据集,模型能够在多轮训练中分别学习人脸口型同步,事件时序控制,以及情感氛围渲染。 提出了多流时间控制网络处理去混的音频轨道,精确控制口型同步,事件时序以及情感氛围。 相关成果以「Audio-Sync Video...
- 2025-11-29 01:07Saint George的博客 本文针对Qwen3-14B大模型在企业应用中可能发生的模型漂移问题,提出一套实用的监控指标体系,涵盖输入长度、输出熵值、函数调用成功率、幻觉率、响应延迟和上下文利用率六大核心指标,结合真实案例与系统架构设计,...
- 2023-08-08 01:38光子AI的博客 在机器学习领域中,特征选择(feature selection)是指在模型训练前对数据集进行分析,选择其中有助于预测目标变量或影响模型性能的特征,去除不相关或冗余的特征,提升模型的泛化能力。而Lasso回归是一种很流行的...
- 2025-07-03 06:00深耕AI应用的博客 AI大模型正在重塑数字文明,1750亿参数的GPT-3等模型通过Transformer架构突破传统数据处理瓶颈。70年来,从理论突破到产业应用,大模型已赋能农业、金融、医疗等领域,如浙江杨梅数字系统提升农事效率,GPT-4诊断...
- 没有解决我的问题, 去提问