大数据模型建模的构建思路主要包括以下几个步骤:
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选择合适的基座模型:在大模型应用中,选择一款合适的基座模型非常关键。基座模型应既能达到优秀的效果,又能降低部署的成本。例如,ChatGLM3-6B是一个优秀的开源基座模型,它在不同数据集上测评中表现优异,并且支持多轮对话、工具调用等复杂场景。
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数据清洗和集成:在构建大数据模型之前,需要对数据进行清洗和集成。数据清洗旨在去除数据中的噪声和不一致性,确保数据的准确性。数据集成则是将来自不同来源的数据整合成一个统一的数据集。
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特征提取:特征提取是大数据建模的关键步骤。特征是模型的输入,其数量、维度和组织形式对分析结果有重要影响。特征提取需要从海量、多维的数据资源中提取能够描述分析对象的信息,通