Làm thế nào để tạo ra dữ liệu đại diện AI thành công?

Biên tập viên chú ý: Bài viết chia sẻ các công cụ và phương pháp giúp cải thiện hiệu suất của AI, tập trung vào việc thu thập và làm sạch dữ liệu. Đề xuất nhiều công cụ không cần mã, chẳng hạn như công cụ chuyển đổi trang web sang định dạng thân thiện với LLM, cũng như công cụ thu thập dữ liệu từ Twitter và tóm tắt tài liệu. Ngoài ra, giới thiệu cách lưu trữ, nhấn mạnh rằng sự tổ chức dữ liệu quan trọng hơn cấu trúc phức tạp. Nhờ những công cụ này, người dùng có thể sắp xếp dữ liệu một cách hiệu quả, cung cấp đầu vào chất lượng cao cho việc huấn luyện AI.

Dưới đây là nội dung gốc (đã được chỉnh sửa để dễ đọc và hiểu):

Hôm nay chúng ta đã thấy rất nhiều sự ra mắt của các đại diện trí tuệ nhân tạo, trong đó có 99% sẽ biến mất.

Là gì đã làm nổi bật dự án thành công? Dữ liệu.

Dưới đây là một số công cụ có thể giúp AI đại lý của bạn nổi bật.

Dữ liệu tốt = AI tốt.

Hãy tưởng tượng nó như là một nhà khoa học dữ liệu đang xây dựng ống dẫn:

Thu thập → Làm sạch → Xác minh → Lưu trữ.

Trước khi tối ưu hóa cơ sở dữ liệu vector, hãy điều chỉnh các ví dụ và gợi ý mẫu nhỏ của bạn.

Liên kết tweet hình ảnh

Tôi coi hầu hết vấn đề AI hiện nay như lý thuyết “thùng nước” của StevenBartlett - giải quyết từ từ.

Đầu tiên, xây dựng cơ sở dữ liệu tốt, đây là nền tảng để xây dựng đường ống đại lý AI xuất sắc.

Dưới đây là một số công cụ tuyệt vời để thu thập và làm sạch dữ liệu:

Trình tạo llms.txt không mã hóa: Chuyển đổi bất kỳ trang web nào thành văn bản phù hợp cho LLM.

Liên kết tweet hình ảnh

Bạn cần tạo ra Markdown thân thiện với LLM? Hãy thử các công cụ của JinaAI:

Sử dụng JinaAI để crawl bất kỳ trang web nào và chuyển đổi nó thành định dạng Markdown phù hợp với LLM.

Chỉ cần tiền tố URL với tiền tố sau để có được phiên bản thân thiện với LLM:

Muốn lấy dữ liệu Twitter?

Thử nghiệm công cụ twitter-scraper-finetune của ai16zdao:

Chỉ cần một lệnh, bạn có thể lấy dữ liệu của bất kỳ tài khoản Twitter công cộng nào.

（Xem tweet trước đó của tôi để biết cách thực hiện cụ thể）

Liên kết tweet hình ảnh

Nguồn dữ liệu được đề xuất: elfa ai (hiện đang ở giai đoạn kiểm tra đóng, bạn có thể nhắn tin riêng cho tethrees để nhận quyền truy cập)

Các API của họ cung cấp:

Các tweet được theo dõi nhiều nhất

Lọc người hâm mộ thông minh

Nội dung mới nhất về $

Kiểm tra uy tín tài khoản (được sử dụng để lọc nội dung rác)

Rất phù hợp để sử dụng cho dữ liệu đào tạo AI chất lượng cao!

Được sử dụng để tóm tắt tài liệu: thử nghiệm với NotebookLM của Google.

Tải lên bất kỳ tệp PDF/TXT nào → Tạo ví dụ số lượng ít cho dữ liệu huấn luyện của bạn.

Rất phù hợp để tạo ra các gợi ý chất lượng cao từ tài liệu mẫu ít!

Lưu trữ mẹo nhỏ:

Nếu bạn đang sử dụng CognitiveCore của virtuals io, bạn có thể tải lên tệp được tạo trực tiếp.

Nếu chạy Eliza của ai16zdao, bạn có thể lưu trữ dữ liệu trực tiếp vào bộ lưu trữ vector.

Lời khuyên chuyên môn: Dữ liệu có tổ chức cẩn thận quan trọng hơn cấu trúc phức tạp!

“Liên kết gốc”