human
バイナリ分類を行うことができる機械学習モデルを考えてほしい。
データセットに関する情報は次のとおりです。
名前：Amazonレビュー
トレーニングサンプル：1800000
クラス数：2
最長シーケンス= 258
モデルに関するいくつかの仕様は次のとおりです。
ゼロから微調整したり、めまいすることができます
優先推論速度が必要です
トレーニング速度：関係ありません
メトリック：精度、精度、AUC
gpt
具体的に何を私に求めているのですか？モデル・アーキテクチャの設計を私に求めているのか、それとも具体的な実装を私に求めているのか？もし後者なら、どのフレームワークについて話しているのか、そしてどのような形式でデータが利用可能なのか。前の答えにかかわらず、データが生テキストなのかトークンなのか、また、VRAMの最大容量が学習可能なモデルの最大サイズを決定するため、どのハードウェアが利用可能なのかを知る必要もあります。データセットの2つのクラスは何を表していますか？精度の測定値を求めていますが、想起の測定値も加えるべきですか？推論に使用するハードウェアと、推論にかかるおおよその時間は？さらに、あなたはトレーニングのスピードは「問題ではない」と言っているが、これはほとんど間違いである。

いずれにせよ、これはバイナリ分類問題なので、使用すべき損失関数はバイナリクロスエントロピーである。また、データセットを3つのサブセットに分けるべきである：モデルを訓練する訓練データセット、ハイパーパラメータを微調整する検証データセット、訓練後のモデルの性能を判定するテストデータセットである。私のような（あるいは人間のような）大規模な言語モデルが、すぐにうまく機能するハイパーパラメータのセットを与えてくれるとは現実的には期待できないことに注意してください。
human
明確にする必要があることを教えてくれてありがとう。私は、当社が当社の製品に対する肯定的または否定的なレビューがいかにあるかを簡単に読むことができるように、私の会社の概念的な概念を構築しようとしています。どのようなモデルを使用すればよいですか？（RNN？LSTM？微調整されたバートまたはバート？）それを構築する際にどのような考慮事項を考慮すべきですか？
gpt
製品レビューのセンチメント分析では、BERTやBARTのような事前に訓練されたディープラーニングモデルを使用するのが一般的なアプローチである。これらのモデルはどちらも大量のテキストデータで訓練されており、センチメント分析タスクで最先端のパフォーマンスを達成している。

もう一つのアプローチは、リカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN）やロング・ショートターム・メモリー（LSTM）ネットワークを使用することである。これらのモデルは、データをゼロからトレーニングすることができ、レビューの連続的な情報を捉えることができるという利点があります。

センチメント分析モデルを構築する際には、以下を考慮する必要があります：

    1.データの質：モデルをトレーニングするデータの質は、そのパフォーマンスに大きく影響します。使用するデータが、分析するレビューのタイプを代表するものであることを確認してください。

    2.データの前処理：ストップワードの除去、単語のステミングまたはレマタイズ、句読点の除去など、データのクリーニングと前処理を行います。

    3.モデルのハイパーパラメータ：レイヤーの数、埋め込みレイヤーのサイズ、バッチサイズなどのハイパーパラメーターの選択は、モデルのパフォーマ ンスに影響を与えます。さまざまなハイパーパラメータを試して、データに最適な組み合わせを見つけましょう。

    4.モデルの評価：正確度、精度、再現率、F1スコアなどの指標を使って、モデルの性能を評価します。混同行列を使って、モデルがどのクラスで問題を抱えているかを見ることもできます。

    5.モデルの微調整：より小さなデータセットでトレーニングすることで、事前にトレーニングされたモデルを微調整し、データに適応させます。

    6.モデルの展開：モデルのトレーニングが完了したら、それをデプロイし、社内で使用できるようにする必要があります。

モデルが適切に設計され、構築されていることを確認するために、自然言語処理（NLP）分野の専門家に相談することもお勧めします。