Подготовка данных:
Убедитесь, что ваши данные чистые, без ошибок и представлены в текстовом формате.
Разделите данные на обучающую, валидационную и тестовую выборки.
Преобразование данных:
Преобразуйте ваши данные в формат, который поддерживается вашей библиотекой машинного обучения (например, TensorFlow, PyTorch).
Это может включать в себя токенизацию текста и преобразование его в числовые тензоры.
Загрузка предварительно обученной модели:
Загрузите предварительно обученную модель GPT-3.5 от OpenAI или из другого источника.
Дообучение:
Используйте вашу обучающую выборку для дообучения модели. При этом убедитесь, что используете небольшой коэффициент обучения, чтобы не «забыть» предыдущее обучение.
Мониторьте производительность на валидационной выборке, чтобы избежать переобучения.
Тестирование и оценка:
После дообучения проверьте производительность модели на тестовой выборке.
Это поможет убедиться, что модель обобщает информацию, а не просто запоминает обучающую выборку.
Деплоймент:
Если вы довольны результатами, вы можете развернуть свою дообученную модель в продакшене.
Регулярно проверяйте производительность вашей модели на новых данных и при необходимости повторно дообучайте ее.
UM v3.01 Деньги на диване, и нейронные сети совсем чуть чуть …