• Buradasın

    LLM hangi veri seti ile eğitilir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    LLM (Büyük Dil Modelleri), milyonlarca hatta milyarlarca kelimeden oluşan büyük veri setleri ile eğitilir 34.
    Bu veri setleri genellikle aşağıdaki kaynaklardan elde edilir:
    • Edebiyat: Kitaplar, şiirler, oyunlar 5.
    • Çevrimiçi içerikler: Bloglar, web sayfaları, forumlar 5.
    • Haberler ve güncel olaylar 5.
    • Sosyal medya: Facebook, Twitter, Instagram gibi platformlardaki metinler 5.
    Ayrıca, LLM'ler eğitilmeden önce veriler temizlenir, işlenir, standartlaştırılır ve bir NoSQL veritabanında saklanır 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. hwp.com.tr
        1
      2. azure.microsoft.com
        2
      3. omerbagci.com.tr
        3
      4. komtas.com
        4
      5. technopat.net
        5

  • Konuyla ilgili materyaller

    LLM nasıl ayarlanır?
    LLM (Large Language Model) ayarlamak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Model Seçimi: Görevinize uygun bir önceden eğitilmiş LLM seçin. 2. Veri Hazırlığı: Ayarlama yapacağınız LLM'nin girdi gereksinimlerine uygun olarak verilerinizi tokenize edin ve formatlayın. 3. Görev Tanımı: LLM'yi metin sınıflandırma, metin oluşturma veya soru cevaplama gibi belirli bir göreve ayarlayın. 4. Eğitim: Trainer sınıfını kullanarak LLM'yi eğitin, model, veri kümesi ve optimizatörü ayarlayın. 5. Değerlendirme ve Kaydetme: Eğitim tamamlandıktan sonra modeli bir doğrulama veri kümesinde değerlendirin ve beklentileri karşılıyorsanız modeli kaydedin.
    LLM nasıl ayarlanır?
    5 kaynak
    LLM modeli nasıl çalışır?
    LLM (Large Language Model) modeli, insan dilini anlamak ve üretmek için tasarlanmış yapay zeka modelleridir. Çalışma prensibi şu aşamalardan oluşur: 1. Veri Toplama: Model, internet kaynakları, kitaplar, makaleler ve veritabanları gibi çeşitli kaynaklardan gelen büyük hacimli metin verilerine maruz kalır. 2. Model Eğitimi: Veriler, modelin dil yapısını, kelime ilişkilerini ve cümle yapılarını öğrenebilmesi için derin öğrenme algoritmaları ile eğitilir. 3. İnce Ayar: Model, daha küçük ve göreve özgü bir veri kümesi ile daha fazla eğitilir. 4. Yanıt Üretimi: LLM, metin verilerini analiz ederek kelimeler arasındaki ilişkileri belirler ve anlamlı yanıtlar oluşturur. LLM modelleri, transformer mimarisini kullanarak bağlamı anlama ve akıcı metinler üretme konusunda başarılıdır.
    LLM modeli nasıl çalışır?
    5 kaynak
    LLM açılımı nedir?
    LLM kısaltmasının iki farklı açılımı bulunmaktadır: 1. Hukuk Yüksek Lisansı (LL.M.): Bu, ileri düzeyde bir araştırma unvanı olup, Latince "legum magister" anlamına gelir ve İngilizce'de "Master of Laws" olarak adlandırılır. 2. Büyük Dil Modeli (Large Language Model): Yapay zeka alanında kullanılan bu terim, derin öğrenme tabanlı, geniş veri kümeleriyle eğitilmiş yapay zeka modellerini ifade eder.
    LLM açılımı nedir?
    5 kaynak
    Yapay zekayı eğitmek için hangi veri seti?
    Yapay zekayı eğitmek için kullanılabilecek veri setleri şunlardır: 1. Görsel Veri Setleri: Resimler, videolar, sesler gibi görsel içerikler. 2. Metin Veri Setleri: Finansal veriler, sağlık verileri, sosyal medya verileri gibi yazılı metinler. 3. Coğrafi Veri Setleri: Haritalar, coğrafi veriler, meteorolojik veriler. 4. Web Veri Setleri: Web sayfaları, web tarama verileri. 5. Sayısal Veri Setleri: Ekonomik veriler, kredi başvuru verileri, ev fiyatları gibi sayısal bilgiler. Bu veri setleri, yapay zeka modellerinin öğrenme sürecini optimize etmek için farklı kaynaklardan toplanır ve etiketlenmiş veri setlerinden oluşur.
    Yapay zekayı eğitmek için hangi veri seti?
    5 kaynak
    LLM hangi altyapıda çalışır?
    LLM (Büyük Dil Modelleri), genellikle bulut bilişim altyapıları üzerinde çalışır. Ayrıca, şirket içi veri merkezleri veya özel sunucular gibi on-premise çözümler de LLM modellerinin çalıştırılması için kullanılabilir.
    LLM hangi altyapıda çalışır?
    5 kaynak
    LLM hangi alanlarda kullanılır?
    Büyük Dil Modelleri (LLM), çeşitli alanlarda etkili bir şekilde kullanılır: 1. Metin Üretme: Blog yazıları, haber metinleri, akademik makaleler ve yaratıcı yazılar oluşturabilir. 2. Çeviri Hizmetleri: Farklı diller arasında hızlı ve doğru çeviri yapabilir. 3. Kod Yazma ve Düzenleme: Yazılım geliştiricilere yardımcı olmak için kod üretebilir, hata ayıklayabilir. 4. Soru-Cevap Sistemleri: Kullanıcıların sorduğu sorulara mantıksal yanıtlar verebilir. 5. Veri Analizi ve Raporlama: Verileri anlamlandırabilir, raporlar oluşturabilir. 6. Diyalog Sistemleri: Chatbotlar ve sanal asistanlar olarak kullanılabilir. Diğer kullanım alanları arasında sağlık, finans, müşteri hizmetleri ve eğitim de yer alır.
    LLM hangi alanlarda kullanılır?
    5 kaynak
    LLM çeviri için nasıl eğitilir?
    LLM'lerin çeviri için eğitilmesi üç ana aşamadan oluşur: 1. Veri Toplama: Model, internet kaynakları, kitaplar, makaleler ve veritabanları dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan gelen büyük hacimli metin verilerine maruz bırakılır. 2. Model Eğitimi: Toplanan veriler temizlenir, işlenir ve standart hale getirilir, ardından modelin bağlamına dayanarak metni tahmin etmeyi öğrendiği gözetimsiz görevler aracılığıyla eğitim sürecine tabi tutulur. 3. İnce Ayar: Model, daha küçük, daha göreve özgü bir veri kümesiyle daha fazla eğitilir. Ayrıca, tokenizasyon süreci de önemlidir; bu süreçte metin, bilgisayarın anlayabileceği daha küçük parçalara ayrılır.
    LLM çeviri için nasıl eğitilir?
    5 kaynak