12.1 Выбор и подготовка данных
Обучение любой нейросети начинается с данных. Именно они определяют, насколько точными, осмысленными и полезными будут ответы модели. GPT не исключение — качество его работы напрямую зависит от того, на каком материале он обучался.
Какие данные нужны для обучения?
Данные для обучения GPT можно условно разделить на несколько категорий:
— текстовые данные — статьи, книги, диалоги, техническая документация, сценарии и другие материалы;
— структурированные данные — таблицы, базы данных, JSON-файлы, в которых информация представлена в четко организованном виде;
— обратная связь — комментарии пользователей, оценки качества ответов, исправления ошибок, которые помогают улучшать модель.
Источники данных
Где можно взять подходящие данные? Вот несколько вариантов:
— открытые датасеты — например, Национальный корпус русского языка, датасеты от OpenData, архивы Хабрахабра, коллекции текстов от НИУ ВШЭ;
— собственные данные — переписки, базы знаний компаний, внутренние документы;
— сгенерированные данные — тексты, созданные вручную или с помощью другой модели, чтобы обучить нейросеть на специфических примерах.
Очистка и предобработка данных
Прежде чем использовать данные для обучения, их нужно подготовить:
— Удалить ненужное — рекламу, повторяющиеся фрагменты, малоинформативные тексты.
— Нормализовать текст — привести всё к единому формату, исправить ошибки, убрать лишние пробелы и спецсимволы.
— Разметить данные (если требуется) — например, классифицировать тексты по темам, добавить теги, выделить примеры хороших и плохих ответов.
Подготовка данных — ключевой этап, от которого зависит успех всего обучения. Даже самая мощная нейросеть не сможет давать хорошие результаты, если её обучили на некачественных или нерелевантных данных.
