우편물 분류 초기, Six Triple Eight는 반송된 편지가 유효하지 않은 것으로 표시되는 문제에 직면했습니다. 이는 엄청난 양의 메일을 처리한 경험이 부족하여 발생하는 오류로 인해 발생하는 경우가 많았습니다. 시간이 지남에 따라 이름을 연대 및 계급과 일치시키는 혁신적인 색인 시스템을 개발하여 효율성과 정확성을 크게 향상시켰습니다.
마찬가지로 OpenAI의 LLM(대형 언어 모델)을 사용하여 작업할 때 필수 입력 형식을 이해하고 준수하는 것이 중요합니다. 부적절하게 색인화된 메일로 인해 편지가 반송되는 것처럼 형식이 잘못된 데이터는 미세 조정 효과가 없고 최적이 아닌 결과를 초래할 수 있습니다. OpenAI는 JSONL(JSON Lines) 형식을 미세 조정을 위한 조직적 프레임워크로 사용하여 데이터가 구조화되고 처리 준비가 되었는지 확인합니다.
왜 JSONL 형식인가요?
JSONL 형식을 사용하면 데이터를 줄 단위 구조로 저장할 수 있습니다. 여기서 각 줄은 JSON 형식의 단일 레코드를 나타냅니다. 이 구조는 작고 읽기 쉬우며 OpenAI의 미세 조정 API와 호환됩니다. 올바른 형식 지정은 다음을 보장합니다.
정확성: 모델이 의도한 대로 데이터를 처리하여 오류를 방지합니다.
효율성: 일관된 구조로 미세 조정이 원활하게 이루어집니다.
확장성: 복잡한 구성 없이 대규모 데이터 세트를 효과적으로 관리할 수 있습니다.
미세 조정을 위한 JSONL 형식의 예
OpenAI 모델을 미세 조정하기 위해 일반적으로 JSONL에서 데이터 형식을 지정하는 방법은 다음과 같습니다.
openai_format = { "message":[ {"role":"system","content":system}, {"role":"user","content":""}, {"role":"assistant","content":""} ] }
각 기록에는 세 가지 핵심 구성요소가 있습니다.
시스템: 프롬프트 필수
사용자: 샘플 데이터입니다.
어시스턴트: 데이터 레이블
변환하자
import json df = pd.read_csv('/content/dataset/train.csv', on_bad_lines='skip') final_df = df.head(150) total_tokens = cal_num_tokens_from_df(final_df,'gpt-3.5-turbo') print(f"total {total_tokens}") system ="You are a intelligent assistant designed to classify news articles into three categories :business ,entertainment,sport,tech,politics" with open('dataset/train.jsonl','w') as f: for _,row in final_df.iterrows(): openai_format = { "message":[ {"role":"system","content":system}, {"role":"user","content":row['text']}, {"role":"assistant","content":row['label']} ] } json.dump(openai_format,f) f.write('\n')
샘플 응답
{"message": [{"role": "system", "content": "You are a intelligent assistant designed to classify news articles into three categories :business ,entertainment,sport,tech,politics"}, {"role": "user", "content": "qantas considers offshore option australian airline qantas could transfer as"}, {"role": "assistant", "content": "business"}]}
육삼팔의 교훈
Six Triple Eight의 메일 처리 초기 과제는 준비와 학습의 중요성을 강조합니다. JSONL 형식을 준수하여 미세 조정을 통해 효과적이고 정확한 결과를 얻을 수 있는 것과 마찬가지로 색인 혁신을 통해 레코드가 올바르게 일치하고 전달될 수 있었습니다.
LLM을 미세 조정할 때 데이터를 올바른 형식으로 이해하고 구조화하는 것은 Six Triple Eight가 메일 분류 기술을 익히는 여정만큼 중요합니다. 역사와 기술을 모두 학습함으로써 복잡한 물류 문제를 해결하는 데 있어 놀라운 결과를 얻을 수 있습니다.
위 내용은 OpenAI JSONL 형식 이해: 기록 정리의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.

Python과 C는 메모리 관리 및 제어에 상당한 차이가 있습니다. 1. Python은 참조 계산 및 쓰레기 수집을 기반으로 자동 메모리 관리를 사용하여 프로그래머의 작업을 단순화합니다. 2.C는 메모리 수동 관리가 필요하므로 더 많은 제어를 제공하지만 복잡성과 오류 위험을 증가시킵니다. 선택할 언어는 프로젝트 요구 사항 및 팀 기술 스택을 기반으로해야합니다.

과학 컴퓨팅에서 Python의 응용 프로그램에는 데이터 분석, 머신 러닝, 수치 시뮬레이션 및 시각화가 포함됩니다. 1.numpy는 효율적인 다차원 배열 및 수학적 함수를 제공합니다. 2. Scipy는 Numpy 기능을 확장하고 최적화 및 선형 대수 도구를 제공합니다. 3. 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용됩니다. 4. matplotlib는 다양한 그래프와 시각적 결과를 생성하는 데 사용됩니다.

Python 또는 C를 선택할 것인지 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) Python은 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리로 인해 빠른 개발, 데이터 과학 및 스크립팅에 적합합니다. 2) C는 컴파일 및 수동 메모리 관리로 인해 시스템 프로그래밍 및 게임 개발과 같은 고성능 및 기본 제어가 필요한 시나리오에 적합합니다.

Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 널리 사용되며 주로 단순성과 강력한 라이브러리 생태계에 의존합니다. 1) 팬더는 데이터 처리 및 분석에 사용되며, 2) Numpy는 효율적인 수치 계산을 제공하며 3) Scikit-Learn은 기계 학습 모델 구성 및 최적화에 사용되며 이러한 라이브러리는 Python을 데이터 과학 및 기계 학습에 이상적인 도구로 만듭니다.

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.


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