• 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 çeviri için nasıl eğitilir?

    LLM (Large Language Model) çeviri için şu adımlarla eğitilebilir: 1. Veri Toplama ve Temizleme. 2. Tokenizasyon. 3. Eğitim Parametrelerinin Ayarlanması. 4. Eğitim ve İnce Ayar. 5. Özelleştirme. Popüler açık kaynak LLM modelleri arasında Meta’dan Llama 2 ve MosaicML’den MPT bulunmaktadır. LLM'lerin eğitimi ve çalıştırılması maliyetli olabilir ve veri mahremiyeti ile modelin yanlılığı gibi endişeler doğurabilir.
    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.
    5 kaynak

    Yapay zekâ için hangi veri seti?

    Yapay zeka için kullanılabilecek bazı veri setleri şunlardır: 1. Iris: Üç farklı çiçek türünün sepal ve petal boyutlarını içeren, sınıflandırma ve kümeleme problemlerinde kullanılan bir veri seti. 2. MNIST: El yazısı rakamlarının görüntülerini içeren, görüntü tanıma ve sınıflandırma problemlerinde sıkça kullanılan bir veri seti. 3. Titanic: Titanic gemisi faciası sırasında yolcuların demografik bilgilerini ve hayatta kalma oranlarını içeren, sınıflandırma ve tahmin problemlerinde kullanılan bir veri seti. 4. CIFAR-10: 32×32 boyutunda renkli resimleri içeren ve 10 farklı sınıf içeren, görüntü tanıma problemlerinde kullanılan bir veri seti. 5. Lending Club: Kredi başvurularını ve kredi sonuçlarını içeren, sınıflandırma ve tahmin problemlerinde kullanılan bir veri seti. 6. Boston Housing: Boston'daki ev fiyatlarını ve evin yerleşim bölgesi ile ilgili bilgileri içeren, tahmin problemlerinde kullanılan bir veri seti. 7. Wine Quality: Farklı şarapların özelliklerini ve kalite değerlerini içeren, sınıflandırma ve tahmin problemlerinde kullanılan bir veri seti. Ayrıca, Kaggle ve UCI Machine Learning Repository gibi platformlarda da çeşitli alanlarda yapay zeka ve makine öğrenimi projeleri için kullanılabilecek geniş bir veri seti yelpazesi bulunmaktadır.
    5 kaynak

    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.
    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.
    5 kaynak

    LLM açılımı nedir?

    LLM, iki farklı açılımın kısaltmasıdır: 1. Large Language Models (Büyük Dil Modelleri). 2. Hukuk Yüksek Lisansı (Master of Laws).
    5 kaynak

    LLM hangi alanlarda kullanılır?

    Large Language Models (LLM), çeşitli alanlarda kullanılmaktadır: Sohbet robotları ve sanal asistanlar. Kod oluşturma ve hata ayıklama. Duygu analizi. Metin sınıflandırması ve kümeleme. Çeviri. Özetleme. İçerik üretimi. Otomatik tamamlama.
    5 kaynak