从零开始大模型开发与微调：Ag_news数据集介绍和数据清洗_新闻分类数据集

从零开始大模型开发与微调：Ag_news数据集介绍和数据清洗

1.背景介绍

1.1 大模型在自然语言处理中的重要性

在自然语言处理(NLP)领域,大型预训练语言模型(Large Pre-trained Language Models,LLMs)已经成为主流方法,展现出卓越的性能表现。这些模型通过在大规模文本语料库上进行预训练,学习丰富的语义和上下文知识,从而能够在广泛的下游NLP任务中发挥作用,例如文本分类、机器翻译、问答系统等。

大模型的出现极大推动了NLP技术的发展,但同时也带来了新的挑战,例如数据质量、计算资源需求、环境影响等。因此,有效利用和优化大模型对于实现高效、可持续的NLP系统至关重要。

1.2 Ag_news数据集简介

Ag_news数据集是一个常用的新闻文本分类数据集,由约30万条新闻标题和描述组成,分为4个主题类别:世界新闻(World)、体育新闻(Sports)、商业新闻(Business)和科技新闻(Sci/Tech)。该数据集可用于训练和评估文本分类模型的性能。

在本文中,我们将使用Ag_news数据集作为案例,介绍如何从零开始开发和微调大型语言模型,以完成新闻文本分类任务。我们将重点关注数据清洗和预处理的重要性,并提供实用的技术细节和最佳实践。

2.核心概念与联系

2.1 文本分类任务

文本分类是NLP中的一项基础任务,旨在根据文本内容自动将其归类到预定义的类别中。常见的文本分类应用包括新闻分类、垃圾邮件检测、情感分析等。

在Ag_news数据集中,我们需要根据新闻标题和描述的文本内容,将其归类到世界新闻、体育新闻、商业新闻或科技新闻四个类别中的一个。

2.2 大型语言模型

大型语言模型(LLMs)是一种基