はじめに
言語モデル（LM）や大規模言語モデル（LLM）をトレーニングするためのデータセットの作成は、通常、いくつかのステップと検討事項を伴う複雑なプロセスです。しかし、Prompt Engineering YouTubeチャンネルは、OpenAIコードインタープリタとGPT-4を使用して、Llama 2インストールを微調整するためのデータセットを作成する方法を示す情報満載のビデオを作成しています。
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プロンプトペアの使用
このチュートリアルでは、プロンプトペアという方法が使用されています。プロンプトペアは、モデルが特定のタスクを理解するためや特定の応答を生成するためのガイドとして機能する一連の入力-出力の例から成り立っています。
- プロンプト: モデルへの入力で、特定のタスクを指定する質問や文として形式化されます。
- レスポンス: 与えられたプロンプトに対する期待される出力です。
これらのプロンプトとレスポンスを合わせて「プロンプトペア」と呼びます。
トレーニングでの使用
モデルをトレーニングする際、通常、多くのプロンプトペアで構成されるデータセットを使用します。これらは以下のように使用されます。
- 教師あり学習: プロンプトペアは監督信号として機能し、プロンプトと応答の間のマッピングを学習するためのモデルをガイドします。
- ファインチューニング: プロンプトペアは、特定のタスクやドメインで事前にトレーニングされたモデルを微調整するために特に有用です。
データセットの作成
データセットの作成プロセスには、以下のステージが通常含まれます。
- タスクと範囲の定義: LLMが実行する特定のタスクと必要な知識の範囲を決定します。
- データの収集: 公開されている情報源からデータを収集したり、新しいコンテンツを作成したりします。
- データの前処理とクリーニング: テキストをトークン化したり、正規化したりします。
- アノテーション: 必要に応じてデータにアノテーションを追加します。
- データの分割: データセットをトレーニング、検証、テストセットに分割します。
結論
Llama 2は、公開されているオンラインデータソースで事前にトレーニングされた大規模言語モデルです。Llama-2-chatという微調整されたモデルは、公開されている指示データセットと100万以上の人間のアノテーションを活用しています。詳細については、公式ウェブサイトを参照してください。
