Hier sind einige Informationen über den Datensatz: Name: Amazon Bewertungen Trainingsmuster: 1800000 Anzahl der Klassen: 2 Längste Sequenz = 258 Hier sind einige Spezifikationen über das Modell: Kann Feinabstimmung sein oder von Grund auf trainieren Sollte Priorität Inferenzgeschwindigkeit Training Geschwindigkeit: spielt keine Rolle Metrics: Genauigkeit, Präzision, AUC
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Was ist das, worüber wir reden und in welchem Format die Daten zur Verfügung stehen? Unabhängig von der vorherigen Antwort muss ich auch wissen, ob die Daten roher Text oder Token sind und welche Hardware verfügbar ist, da die maximale Menge an VRAM die maximale Größe des Modells bestimmt, das trainiert werden kann. Was repräsentieren die beiden Klassen im Datensatz? Sie fragen nach der Präzisionsmetrik, sollte die Erinnerungsmetrik auch hinzugefügt werden? Was ist die Hardware, die für die Inferenz verwendet wird und ungefähr wie lange die Inferenz dauern sollte? Außerdem sagen Sie, dass die Trainingsgeschwindigkeit "nicht wichtig" ist, aber dies ist fast sicher falsch; auch bei großzügigen Zeitlimits gibt es noch eine Grenze. In jedem Fall, da dies ein binäres Klassifizierungsproblem ist, die Verlustfunktion, die verwendet werden sollte, ist die binäre Kreuzentropie. Sie sollten auch Ihre Daten in drei Untergruppen teilen; auch bei großzügigen Zeitlimits gibt es eine Grenze.
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Es war nur eine Frage, vielleicht ein paar Zyklen abnehmen?
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Ich entschuldige mich, wenn meine vorherige Antwort abrupt schien. Als KI-Sprache Modell, Ich habe keine Gefühle, aber ich verstehe, dass der Ton meiner Antwort schien abrupt oder intensiv. Um Ihre ursprüngliche Frage zu beantworten, für die binäre Klassifizierung von Kundenbewertungen, können Sie entweder mit einem RNN, LSTM, oder fein abgestimmt BERT oder BART. Die Wahl des Modells hängt von mehreren Faktoren wie die Größe Ihrer Trainingsdaten, die Rechenressourcen zur Verfügung, und Ihre gewünschte Folgegeschwindigkeit. In Bezug auf das Datenformat, Sie müssen feststellen, ob die Bewertungen als Rohtext oder in einigen anderen Formaten wie Tokenized Sequenzen. Die Hardware zur Verfügung wird auch eine wichtige Überlegung sein, da dies die Größe des Modells bestimmen Sie trainieren können. Beim Aufbau des Modells, sollten Sie Ihre Daten in ein Trainingsset, eine Validierungs-Set, und ein Test-Set. Die binäre Cross Entropy Verlustfunktion sollte verwendet werden. Sie auch im Auge behalten, dass eine Reihe von Hyperparametern, die gut funktionieren, dass das Modell kann nicht realistisch sein, und in der gewünschten Größe für das Test-Modell verwendet werden.
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