Verileriniz bu cihazda okunur ve yazılır. Hiçbir şey yüklenmez. Bir soru ve cevap elektronik tablosunu JSONL eğitim dosyasına çevirin veya mevcut bir JSONL dosyasının kullanmadan önce geçerli olduğunu kontrol edin. Ücretsiz ve gizlidir.
Bir veri kümesi nasıl oluşturulur
- Bir veri kümesi oluştur sekmesini açın ve biçimi seçin: Sohbet veya Tamamlama.
- CSV aç'a basın veya CSV metni alanına yapıştırın. Bir örnek dene örnek satırlar yükler.
- İlk satır başlıktır'ı işaretleyin, sonra İstem sütununu, Cevap sütununu ve varsa Sistem sütununu seçin.
- İsterseniz Örnek ekle ile daha fazla satır ekleyin.
- Örnek sayılarını, tahmini token'ları, hataları ve uyarıları kontrol edin.
- Kopyala'ya veya .jsonl indir'e basın.
Bir JSONL dosyası nasıl kontrol edilir
- Bir JSONL dosyasını kontrol et sekmesini açın.
- .jsonl aç'a basın veya JSONL metni alanına yapıştırın.
- Beklenen biçimi ayarlayın veya Dosyadan çıkar'ı seçin.
- Kaç kayıt olduğunu ve kaçının hatasız olduğunu okuyun.
- Sorunların tam listesi için Rapor CSV'sini indir'e basın.
Sohbet ve tamamlama biçimleri
Sohbet veri kümelerinde satır başına bir JSON nesnesi ve bir mesajlar listesi vardır: isteğe bağlı bir sistem mesajı, sonra kullanıcı ve asistan turları, modelin öğrenmesini istediğiniz cevapla biten. Tamamlama veri kümelerinin her satırında bir istem ve bir tamamlama vardır. Çoğu güncel ince ayar hizmeti sohbet biçimini bekler; bazı değerlendirme araçları ve eski hizmetler istem ve tamamlama kullanır.
Denetleyici neye bakar
Geçerli JSON olmayan satırlar, tek nesne olmayan satırlar, eksik veya boş mesajlar, bilinmeyen roller, boş içerik, asistan cevabı olmayan örnekler, ortadaki sistem mesajları, art arda iki kez aynı rol, tool_call_id'siz araç mesajları, karışık biçimler, yinelenen satırlar ve boş satırlar. Hatalar genellikle bir yüklemenin başarısız olmasına yol açar; uyarılar bakmaya değer ama sorun olmayabilir.
İyi bir veri kümesi için ipuçları
- Cevapları modelin kopyalamasını istediğiniz tarzda tam olarak yapın.
- Örnekleri tutarlı tutun. Karışık stiller karışık davranış öğretir.
- Dosyayı oluşturmadan önce yinelenenleri ve hataları kaldırın.
- Sonradan test etmek için ayrı bir örnek kümesini geride tutun.
- Bir cevapta görünmesini istemeyeceğiniz özel verileri asla eklemeyin.
Kimler kullanır
Eğitim örnekleri hazırlayan geliştiriciler ve küçük ekipler, bir elektronik tabloyu JSONL'ye çeviren analistler ve bir müşteriye veri teslim eden serbest çalışanlar. Maliyeti tahmin etmek için yapay zeka maliyet tahmincisini, cevapları test etmek için yapay zeka cevap şeması kontrolünü deneyin.
Sorular
CSV'm nasıl görünmeli?
Satır başına bir örnek; istem için bir, cevap için bir sütun ve isteğe bağlı olarak sistem mesajı için bir sütun. prompt, question veya input ve completion, answer veya output adlı sütunlar otomatik alınır; seçimi listelerden değiştirebilirsiniz.
Kaç örneğe ihtiyacım var?
Sağlayıcılar genellikle en az on tane ister ve sonuçlar elli ile birkaç yüz net, tutarlı örnekle iyileşme eğilimindedir. Kalite, nicelikten daha önemlidir.
Token sayıları kesin mi?
Hayır, token başına yaklaşık dört karakter artı her mesaj için birkaç token ile yapılan tahminlerdir; maliyeti değerlendirmek ve çok uzun örnekleri fark etmek için yeterince yakındır.
Çok büyük bir dosyayı kontrol edebilir mi?
Evet. On binlerce satırlı dosyalar bir anda denetlenir. Rapor ekranda ilk 1.000 sorunu, CSV'de ise her sorunu listeler.