少量精确数据筛选数据法for nlp

预训练的重要性在于它可以让模型从大量的数据中学习到通用的知识和特征，这些知识和特征可以在后续的任务中得到应用。预训练可以看作是给模型提供了一个初始的知识库，使得模型在特定任务上具有更好的泛化能力和表现。然而，预训练并不是万能的，有时候预训练模型可能会学习到与目标任务不相关的特征，导致模型在特定任务上表现不佳。因此，需要对数据进行清洗，确保预训练的数据与目标任务的相关性。一种方法是通过评分系统筛选出与任务相关的数据，然后使用这些数据进行预训练和微调。此外，还可以使用迁移学习技术，将预训练模型的知识迁移到目标任务上，以提高模型的性能和泛化能力。
预训练模型的选择和使用也是一个重要的考虑因素。不同的预训练模型可能在不同的任务上有不同的表现。因此，需要根据目标任务的特点和需求选择合适的预训练模型。此外，预训练模型的学习率和训练策略也需要根据目标任务进行调整和优化。
在预训练和微调的过程中，也需要注意模型的选择和调整。不同的模型可能在不同的任务上有不同的表现，因此需要根据目标任务的特点和需求选择合适的模型。同时，根据模型的性能和泛化能力，可以对模型进行相应的调整和优化，以提高模型的性能和泛化能力。
预训练和微调是当前人工智能发展中的重要概念和方法。通过预训练和微调，模型可以在大规模的数据集上学习到通用的知识和特征，并在特定任务上进行应用和优化。预训练和微调的方法和策略需要根据目标任务的特点和需求进行调整和优化，以提高模型的性能和泛化能力。
在当前的ai发展来看任何模型都是预训练后才work。为什么要预训练，可以提供各种相似的答案。比如说如果转盘上都是，一等奖你会中二等奖吗
就是这个原理，而有人更加疑惑为啥人类不用，不是人类不用而是人类预训练写在了基因里否则遗传就没有意义，而ai没有，所以ai需要预训练。
导致今天的模型幻觉的原因是预训练的和目标任务不相关的数据，故而数据应该被清洗，在预训练之前。
方法大致是使用目标任务的精确数据训练一个模型，而后使用这些数据和其他数据拼接进行评分，最后去掉评分低的数据。
而后再使用这些数据进行预训练，而后微调。