原创
2024/01/05 14:28:40
来源：天润融通
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本文摘要
根据需求选择合适的数据收集方法，并制定相应的策略，确定收集哪些类型的数据，然后收集完成后，还需要进行数据清洗工作。将采集到的数据进行清洗，将数据中的重复值、缺失值等进行删除；清洗完成后，还需要对清洗后的数据进行处理，比如特征提取、特征转换等。
在大模型知识库研发过程中，数据准备是很重要的一个环节，因为大模型往往包含非常多的数据，如果不提前进行数据准备，会影响后续的工作效率。这里有一个很好的例子可以说明：
假设有两个AI模型，一个是基于规则的AI模型，另一个是基于统计学习的AI模型。如果两个模型在同一领域进行测试，那么使用规则方法的大模型需要预先构建大量数据，来训练规则以达到在同一领域内应用。而使用统计学习方法的大模型只需要少量数据即可进行训练。如果采用规则方法建立，则需要准备大量数据，这不仅会影响算法效率，还会影响整个AI项目的开发周期。
数据准备的步骤
大模型知识库开发过程中，数据准备工作一般有以下几个步骤：
根据需求选择合适的数据收集方法，并制定相应的策略，确定收集哪些类型的数据，然后收集完成后，还需要进行数据清洗工作。将采集到的数据进行清洗，将数据中的重复值、缺失值等进行删除;清洗完成后，还需要对清洗后的数据进行处理，比如特征提取、特征转换等。
根据项目需求决定是否需要将处理后的数据再次进行建模。如果需要再次建模，则还需要进行模型选择。
由于大模型包含海量数据，因此在收集到足够多的数据之后还需要对数据进行处理。在这个过程中主要涉及4个步骤：
1、数据采集：一般采用ETL(Extract-Transform-Load)工具负责将分布的、异构数据源中的数据如关系数据、平面数据以及其他非结构化数据等抽取到临时文件或数据库中。
2、数据清洗和预处理：采集好数据后，去除重复或无用的数据，将不同来源的数据整合成一致的、适合数据分析算法和工具读取的数据，如数据去重、异常处理和数据归一化等，然后将这些数据存到大型分布式数据库或者分布式存储集群中。
3、数据统计分析和挖掘：统计分析需要用到工具来处理，比如SPSS工具、一些结构算法模型，进行分类汇总以满足各种数据分析需求。与统计分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，起到预测效果，实现一些高级别数据分析的需求。
4、模型选择和训练：基于收集到的业务需求、数据需求等信息，研究决定选择具体的模型，如行为事件分析、漏斗分析、留存分析、分布分析、点击分析、用户行为分析、分群分析、属性分析等模型，以便更好地切合具体的应用场景和分析需求。企业需要通过训练模型找到最合适的参数或变量要素，并基于真实的业务数据来确定最合适的模型参数。
数据标注
数据标注是指按照一定标准和要求，将人工标注的数据按照预定的规则和方法进行清洗、整理、标记和分类，使之成为有意义的数据产品。数据标注主要包括语音标注、图像标注、文本标注等，语音标注包括多个场景的语音标注，比如交通场景，车载场景等;图像和文本标注主要是针对一些自然语言处理的任务进行标注，如情绪分类、情感分类、实体分类等。通过数据采集、预处理以及数据清洗后，进行统一的规范化处理，方便后续模型的训练及应用。
模型训练
为了使用统计学习方法，我们需要将模型的参数输入到训练集中。这将涉及各种输入和输出变量，每个变量都需要一些参数来进行表示，这些参数与模型的性能有关。因此，在训练集中输入和输出变量时，我们需要注意以下几点：
我们必须仔细检查每个输入和输出变量的类型，因为这将直接影响模型的性能。
在训练过程中，我们还必须确保每个参数的值都是正确的，不断地调整模型参数以提高模型的性能。
模型评估
通过上面的例子，我们知道了模型评估的重要性。为了评估模型的性能，我们可以从两个角度进行考虑。
一种是计算模型的准确率，另一种是计算模型的F1分数。如果使用准确率作为评估指标，则需要为每个任务生成训练数据集和测试数据集，并为每个任务生成多个训练数据集。
模型部署
模型部署的过程比较复杂，也涉及到数据的一些操作，在这里就不赘述了，如果想了解更多的内容可以去我的主页查看。
需要说明一下，大模型的研发需要结合实际业务需求来进行，也就是说我们需要在构建大模型知识库时就要考虑到后续的业务应用场景，而不是简单地使用大模型知识库去解决问题。
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