Niyə Məlumat Keyfiyyəti Daha Əhəmiyyətlidir?

Süni intellekt sahəsində məlumat keyfiyyəti müvəffəqiyyətin əsasını təşkil edir. Keyfiyyətsiz məlumatlar yanlış nəticələr, qərəzli çıxışlar və qeyri-sabit model davranışına səbəb olur. Bu, bir layihənin tamamilə uğursuzluqla nəticələnməsinə gətirib çıxara bilər. Mlabonne/llm-datasets GitHub repositoriyası, yüksək keyfiyyətli və normallaşdırılmış məlumat dəstlərini təqdim edərək, süni intellekt layihələrinin əsas ehtiyaclarını qarşılayır.

LLM Məlumat Dəstlərinin Üç Əlamətdar Sütunu

Dəqiqlik: Etibarlı Süni İntellekt üçün Təməl

Yüksək keyfiyyətli məlumat dəstlərində hər bir nümunə faktiki olaraq dəqiq olmalıdır. Məsələn, riyazi problemlər üçün həll edici metodlar və ya kod əsaslı məlumat dəstləri üçün vahid testlər tətbiq edilir. Dəqiqlik olmadan model həmişə yanlış nəticələr verəcəkdir.

Müxtəliflik: İnsan Biliklərinin Geniş Spektri

Məlumat dəstlərinin müxtəlifliyi modelin gözlənilməz sorğulara daha yaxşı cavab verməsini təmin edir. Ümumi məqsədli dil modelləri üçün bu xüsusilə vacibdir, çünki bu modellər müxtəlif sahələrdə yaxşı performans göstərməlidir.

Çətinlik: Sadə Sual-Cavabdan Kənara Çıxmaq

Müasir məlumat dəstləri daha mürəkkəb məntiqi üsulları, məsələn, ardıcıl düşünmə və əsaslandırma strategiyalarını əhatə edir. Bu cür məlumatlar real dünya vəziyyətlərində işləyə bilən insanabənzər AI sistemləri üçün vacibdir.

Fərqli Kateqoriyalar üçün Ən Yaxşı LLM Məlumat Dəstləri

Ümumi Məqsədli Məlumat Dəstləri

• Infinity-Instruct (7.45M nümunə): BAAI tərəfindən 2024-cü ildə yaradılan bu məlumat dəsti, inkişaf etmiş təlim nümunələri təqdim edir.
• WebInstructSub (2.39M nümunə): Common Crawl-dan sənədləri toplayaraq yüksək keyfiyyətli sual-cavab nümunələri yaradır.
• The-Tome (1.75M nümunə): Arcee AI tərəfindən yaradılan bu məlumat dəsti, istifadəçi göstərişlərinə riayət etməyi vurğulayır.

Riyazi Məntiq

• OpenMathInstruct-2 (14M nümunə): Nvidia tərəfindən 2024-cü ildə təqdim edilən bu məlumat dəsti, riyazi problemlərin həllində qabaqcıl metodlardan istifadə edir.
• NuminaMath-CoT (859k nümunə): Riyazi problemlərin həlli üçün zəncirvari düşünmə metodlarını vurğulayır.

Kod Yaratma

• opc-sft-stage2 (436k nümunə): OpenCoder-in ikinci mərhələsi üçün xüsusi kod nümunələri təqdim edir.
• Tested-143k-Python-Alpaca: Yalnız avtomatik testlərdən keçmiş Python kod nümunələrini ehtiva edir.

Funksiya Çağırışı və Agent Davranışı

• glaive-function-calling-v2 (113k nümunə): Xarici sistemlər və API-lərlə interaktiv şəkildə işləmək üçün yüksək keyfiyyətli nümunələr təqdim edir.

Real Dünyadan Söhbət Məlumatları

• WildChat-1M (1.04M nümunə): GPT-3.5 və GPT-4 modelləri ilə gerçək söhbət nümunələrini toplayır.

Üstünlük Uyğunlaşması

• Skywork-Reward-Preference (80K nümunə): İnsan üstünlüklərini başa düşən mükafat modelləri yaratmaq üçün məlumat təqdim edir.

Məlumat Dəstlərinin İdarə Edilməsi üçün Əsas Alətlər

GitHub repositoriyası məlumat dəstlərinin yaradılması, süzülməsi və araşdırılması üçün bir sıra alətlər təklif edir:

• Curator: Sintetik məlumatların yaradılmasını asanlaşdırır.
• Argilla: Əl ilə məlumat süzülməsi və annotasiya üçün mühit.
• Nomic Atlas: Təlim məlumatlarından bilik kəşf edən proqram.

Nəticə

Bu repositoriyadakı məlumat dəstləri ilə layihənizi müvəffəqiyyətlə başlaya bilərsiniz. GitHub səhifəsinə daxil olun, ehtiyaclarınıza uyğun məlumatları seçin və tövsiyə olunan alətləri istifadə edərək keyfiyyəti təmin edin. Süni intellekt sahəsində irəliləyişlər sürətlənsə də, yaxşı kurasiya edilmiş məlumat dəstləri uğurun açarıdır.