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大模型知識庫數據準備，數據準備的步驟有哪些

原創

2024/01/05 14:28:40

來源：天潤融通

作者：Tian

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本文摘要

根據需求選擇合適的數據收集方法，并制定相應的策略，確定收集哪些類型的數據，然后收集完成后，還需要進行數據清洗工作。將采集到的數據進行清洗，將數據中的重復值、缺失值等進行刪除；清洗完成后，還需要對清洗后的數據進行處理，比如特征提取、特征轉換等。

在大模型知識庫研發過程中，數據準備是很重要的一個環節，因為大模型往往包含非常多的數據，如果不提前進行數據準備，會影響后續的工作效率。這里有一個很好的例子可以說明：

假設有兩個AI模型，一個是基于規則的AI模型，另一個是基于統計學習的AI模型。如果兩個模型在同一領域進行測試，那么使用規則方法的大模型需要預先構建大量數據，來訓練規則以達到在同一領域內應用。而使用統計學習方法的大模型只需要少量數據即可進行訓練。如果采用規則方法建立，則需要準備大量數據，這不僅會影響算法效率，還會影響整個AI項目的開發周期。

大模型知識庫數據準備

數據準備的步驟

大模型知識庫開發過程中，數據準備工作一般有以下幾個步驟：

根據需求選擇合適的數據收集方法，并制定相應的策略，確定收集哪些類型的數據，然后收集完成后，還需要進行數據清洗工作。將采集到的數據進行清洗，將數據中的重復值、缺失值等進行刪除;清洗完成后，還需要對清洗后的數據進行處理，比如特征提取、特征轉換等。

根據項目需求決定是否需要將處理后的數據再次進行建模。如果需要再次建模，則還需要進行模型選擇。

由于大模型包含海量數據，因此在收集到足夠多的數據之后還需要對數據進行處理。在這個過程中主要涉及4個步驟：

1、數據采集：一般采用ETL(Extract-Transform-Load)工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據以及其他非結構化數據等抽取到臨時文件或數據庫中。

2、數據清洗和預處理：采集好數據后，去除重復或無用的數據，將不同來源的數據整合成一致的、適合數據分析算法和工具讀取的數據，如數據去重、異常處理和數據歸一化等，然后將這些數據存到大型分布式數據庫或者分布式存儲集群中。

3、數據統計分析和挖掘：統計分析需要用到工具來處理，比如SPSS工具、一些結構算法模型，進行分類匯總以滿足各種數據分析需求。與統計分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什么預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基于各種算法的計算，起到預測效果，實現一些高級別數據分析的需求。

4、模型選擇和訓練：基于收集到的業務需求、數據需求等信息，研究決定選擇具體的模型，如行為事件分析、漏斗分析、留存分析、分布分析、點擊分析、用戶行為分析、分群分析、屬性分析等模型，以便更好地切合具體的應用場景和分析需求。企業需要通過訓練模型找到最合適的參數或變量要素，并基于真實的業務數據來確定最合適的模型參數。

數據標注

數據標注是指按照一定標準和要求，將人工標注的數據按照預定的規則和方法進行清洗、整理、標記和分類，使之成為有意義的數據產品。數據標注主要包括語音標注、圖像標注、文本標注等，語音標注包括多個場景的語音標注，比如交通場景，車載場景等;圖像和文本標注主要是針對一些自然語言處理的任務進行標注，如情緒分類、情感分類、實體分類等。通過數據采集、預處理以及數據清洗后，進行統一的規范化處理，方便后續模型的訓練及應用。

模型訓練

為了使用統計學習方法，我們需要將模型的參數輸入到訓練集中。這將涉及各種輸入和輸出變量，每個變量都需要一些參數來進行表示，這些參數與模型的性能有關。因此，在訓練集中輸入和輸出變量時，我們需要注意以下幾點：

我們必須仔細檢查每個輸入和輸出變量的類型，因為這將直接影響模型的性能。

在訓練過程中，我們還必須確保每個參數的值都是正確的，不斷地調整模型參數以提高模型的性能。

模型評估

通過上面的例子，我們知道了模型評估的重要性。為了評估模型的性能，我們可以從兩個角度進行考慮。

一種是計算模型的準確率，另一種是計算模型的F1分數。如果使用準確率作為評估指標，則需要為每個任務生成訓練數據集和測試數據集，并為每個任務生成多個訓練數據集。

模型部署

模型部署的過程比較復雜，也涉及到數據的一些操作，在這里就不贅述了，如果想了解更多的內容可以去我的主頁查看。

需要說明一下，大模型的研發需要結合實際業務需求來進行，也就是說我們需要在構建大模型知識庫時就要考慮到后續的業務應用場景，而不是簡單地使用大模型知識庫去解決問題。

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