Here's a list of to-do items when starting a project to train a large language model:

1. Define the problem statement and objectives of the language model
2. Gather and pre-process a large dataset of text data
3. Select a suitable model architecture and fine-tune it on the dataset
4. Evaluate the model using various metrics (e.g. accuracy, perplexity, F1 score, etc.)
5. Fine-tune and optimize the model based on the evaluation results
6. Implement a user interface or API to interact with the model
7. Test the model on a diverse set of examples and user cases
8. Continuously monitor and improve the model performance over time
9. Ensure the model is trained on ethical and inclusive data, avoiding biases and harmful behaviors.
10. Consider deployment options, such as cloud computing resources or on-premise hardware.

Note: This is a general outline and the specific steps may vary depending on the complexity and specific requirements of the project.
ต่อไปนี้เป็นรายการสิ่งที่ต้องทำเมื่อเริ่มต้นโปรเจ็กต์เพื่อฝึกโมเดลภาษาขนาดใหญ่: 1. กำหนดคำชี้แจงปัญหาและวัตถุประสงค์ของโมเดลภาษา 2. รวบรวมและประมวลผลชุดข้อมูลข้อความขนาดใหญ่ล่วงหน้า 3. เลือกโมเดลที่เหมาะสม สถาปัตยกรรมและปรับแต่งบนชุดข้อมูล 4. ประเมินแบบจำลองโดยใช้ตัวชี้วัดต่างๆ (เช่น ความแม่นยำ ความฉงนสนเท่ห์ คะแนน F1 ฯลฯ) 5. ปรับแต่งและเพิ่มประสิทธิภาพแบบจำลองตามผลการประเมิน 6. ใช้อินเทอร์เฟซผู้ใช้หรือ API เพื่อโต้ตอบกับโมเดล 7. ทดสอบโมเดลกับชุดตัวอย่างและกรณีผู้ใช้ที่หลากหลาย 8. ตรวจสอบและปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลอย่างต่อเนื่องเมื่อเวลาผ่านไป 9. ตรวจสอบให้แน่ใจว่าโมเดลได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับข้อมูลที่มีจริยธรรมและครอบคลุม หลีกเลี่ยงอคติและพฤติกรรมที่เป็นอันตราย 10. พิจารณาตัวเลือกการใช้งาน เช่น ทรัพยากรการประมวลผลแบบคลาวด์หรือฮาร์ดแวร์ภายในองค์กร หมายเหตุ: นี่เป็นโครงร่างทั่วไปและขั้นตอนเฉพาะอาจแตกต่างกันไปขึ้นอยู่กับความซับซ้อนและข้อกำหนดเฉพาะของโครงการ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence