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
レビューを肯定的か否定的かに分類する概念実証プロジェクトでは、LSTM（Long Short-Term Memory）のような単純なモデルや、微調整されたBERTやBARTモデルから始めることができます。以下に留意すべき点を挙げます：

データ：

データ：トレーニング・データがラベル付きで、モデルを効果的にトレーニングするのに十分なサンプル数であることを確認する。
必要であれば、無関係な情報を取り除き、一貫性を持たせるためにデータを前処理する。
モデルの選択：

LSTMは逐次データを扱うように設計されているため、自然言語処理問題の出発点として適している。
微調整されたBERTとBARTモデルはより高度で、大規模なテキスト・コーパスで事前に訓練されているため、すでに言語をある程度理解している。これはNLPの問題に有用である。
ハイパーパラメーター

さまざまなハイパーパラメータを試して、データに最適な設定を見つけよう。考慮すべき重要なハイパーパラメータは、隠れユニット数、学習率、層数である。
評価：

モデルの評価には、precision、recall、F1-score などの標準的な評価指標を使用します。
また、ホールドアウト・テストセットを使って、モデルの汎化性能を推定する。
配置：

学習済みモデルを使って新しいデータを予測するプロセスです。
モデルを選択する際には、ハードウェアで利用可能なメモリ量とユースケースに必要な時間を考慮してください。
モデルの成功は、データの質、モデル・アーキテクチャの選択、ハイパーパラメータのチューニング、実装の質など、さまざまな要因に依存することに留意してください。さらに、BERTやBARTのような事前に訓練されたモデルを微調整するには、計算コストがかかることがあります。