에야디야! 변압기 공급업체로서 저는 Transformer 모델을 교육하는 데 일반적으로 사용되는 데이터 세트에 대해 자주 질문을 받습니다. 매우 흥미로운 주제입니다. 오늘은 여러분을 위해 이에 대해 자세히 설명하겠습니다.
먼저, Transformer 모델을 훈련할 때 데이터세트가 그토록 중요한 이유를 이해해 보겠습니다. 이러한 모델은 매우 똑똑한 학습자와 비슷하지만 실제로 잘 학습하고 언어 번역, 텍스트 생성, 심지어 제가 지금 하는 것처럼 질문에 답변하는 등 모든 종류의 멋진 작업을 수행하려면 엄청난 양의 데이터가 필요합니다.
1. 위키피디아 데이터세트
가장 인기 있는 데이터 세트 중 하나는 Wikipedia의 데이터입니다. 규모가 크고 광범위한 주제를 다루고 있습니다. 역사, 과학, 기술, 문화 및 태양 아래 거의 모든 것에 관한 기사가 있습니다. Wikipedia 기사에 사용된 언어도 매우 다양하고 체계적으로 구성되어 있습니다.
Wikipedia 데이터를 사용할 때 가장 좋은 점은 공개적으로 이용 가능하다는 것입니다. (물론 적절한 규칙과 규정에 따라) 필요한 정보를 긁어모을 수 있습니다. Transformer 모델은 어휘, 문법, 다양한 분야에 대한 지식을 포함하여 많은 것을 배울 수 있습니다. 예를 들어 일반 지식 질문 - 답변을 수행하도록 모델을 교육하는 경우 Wikipedia 데이터는 견고한 기반을 제공할 수 있습니다. 모델은 특정 과학 이론이 실제 응용 프로그램과 어떻게 연결되는지와 같이 다양한 개념이 어떻게 관련되어 있는지를 파악할 수 있습니다.
2. 북코퍼스
BookCorpus는 또 다른 멋진 데이터 세트입니다. 이름에서 알 수 있듯이 방대한 양의 책으로 구성되어 있습니다. 책은 Wikipedia 기사와 다릅니다. 그들은 종종 내러티브 구조를 가지고 있으며 사용되는 언어는 더 창의적이고 미묘할 수 있습니다.
BookCorpus를 사용하여 Transformer 모델을 훈련하면 모델은 스토리텔링 기술, 캐릭터 개발 및 다양한 글쓰기 스타일에 대해 배울 수 있습니다. 보다 문학적인 맥락에서 창의적인 글쓰기나 텍스트 생성과 같은 작업을 위한 모델을 훈련하려는 경우 이는 정말 유용합니다. 모델은 잘 쓰여진 책의 흐름과 리듬을 모방하기 시작할 수 있으며, 더 부드럽고 흥미롭게 읽을 수 있는 텍스트를 생성할 수 있습니다.
3. 일반적인 크롤링
Common Crawl은 대규모 데이터세트입니다. 기본적으로 정기적으로 크롤링 및 보관되는 거대한 웹 페이지 모음입니다. Common Crawl의 규모는 상상을 초월합니다. 페타바이트 규모의 데이터를 보유하고 있습니다.
Common Crawl 사용의 장점은 인터넷상의 실제 언어 사용을 표현한다는 것입니다. 뉴스 기사와 블로그부터 소셜 미디어 게시물과 제품 리뷰에 이르기까지 모든 종류의 콘텐츠가 있습니다. 이는 Common Crawl에 대해 훈련된 Transformer 모델이 사람들이 실제로 온라인에서 쓰고 읽는 것과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있음을 의미합니다. 그러나 단점은 데이터에 잡음이 많다는 것입니다. 스팸, 광고, 잘못 작성된 콘텐츠 등 정크가 많이 있습니다. 따라서 이를 사용하여 모델을 훈련시키기 전에 많은 정리 및 사전 처리를 수행해야 합니다.
4. 포옹하는 얼굴 데이터세트
Hugging Face에는 정말 멋진 데이터세트 컬렉션이 있습니다. 그들은 다양한 작업을 위해 다양한 데이터 세트를 선별했습니다. 몇 가지 예를 들면 감정 분석, 명명된 엔터티 인식, 기계 번역을 위한 데이터 세트가 있습니다.
Hugging Face 데이터세트의 좋은 점은 액세스하고 사용하기 쉽다는 것입니다. Hugging Face는 단 몇 줄의 코드만으로 데이터 세트를 다운로드하고 전처리할 수 있는 Python 라이브러리를 제공합니다. 또한 많은 문서와 예제가 있으므로 데이터 세트 작업이 처음이더라도 매우 빠르게 시작할 수 있습니다. 이러한 데이터 세트는 잘 구성되어 있으며 훈련, 검증 및 테스트를 위해 사전 정의된 분할과 함께 제공되는 경우가 많으므로 훈련 프로세스가 훨씬 더 간단해집니다.
5. TREC(텍스트 검색 회의) 데이터세트
TREC 데이터세트는 주로 정보 검색 및 질문-응답 작업에 사용됩니다. 여기에는 문서 모음과 해당 문서를 기반으로 답변해야 하는 일련의 질문이 포함되어 있습니다.
이러한 데이터 세트는 대규모 텍스트 세트에서 관련 정보를 찾는 방법에 대한 모델을 테스트하고 교육하도록 특별히 설계되었기 때문에 훌륭합니다. TREC 데이터세트로 훈련된 Transformer 모델은 문서를 빠르게 스캔하고 가장 관련성 있는 답변을 끌어내는 데 매우 능숙해질 수 있습니다. 이는 사용자가 특정 정보를 찾는 검색 엔진 및 디지털 도서관과 같은 애플리케이션에 매우 유용합니다.
이제 우리가 공급하는 변압기에 대해 조금 말씀 드리겠습니다. 우리는 다음과 같은 정말 고품질의 제품을 보유하고 있습니다.빠른 저소음 파워 드라이브 변압기 빠른 응답 초저소음. 이 변압기는 속도가 빠를 뿐만 아니라 매우 조용하여 소음이 문제가 될 수 있는 장소에 적합합니다.
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이러한 제품에 관심이 있거나 Transformer 모델 학습을 위한 데이터세트에 대해 질문이 있는 경우 주저하지 말고 문의하세요. 우리는 귀하의 필요에 맞는 최선의 결정을 내릴 수 있도록 도와드립니다. 차세대 대형 Transformer 모델을 교육하려는 연구원이든 고품질 변압기가 필요한 비즈니스이든 관계없이 우리가 도와드리겠습니다. 대화를 시작하고 우리가 어떻게 함께 일할 수 있는지 살펴봅시다!
참고자료
- 브라운, 톰 B., 그 외 여러분. "언어 모델은 거의 없습니다 - 샷 학습자." 신경 정보 처리 시스템의 발전 33(2020): 1877 - 1901.
- 라펠, 콜린, 그 외 여러분. "🤗 데이터 세트: 커뮤니티 - 자연어 처리를 위한 라이브러리입니다." arXiv 사전 인쇄 arXiv:2010.10759 (2020).
- Callan, Jamie, 그 외 여러분. "TREC - 8개의 질문 답변 트랙 보고서." 텍스트 검색 회의. Vol. 2000년 8월.
