เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การกรองชุดข้อมูลสำหรับการประเมินผล

คุณกำลังสร้าง pipeline สำหรับการฝึกและประเมินผลให้กับแชทบอทด้านสุขภาพของบริษัท ซึ่งโรงพยาบาลใช้ในการรับผู้ป่วยรายใหม่

งานของคุณคือสร้าง pipeline เพื่อโหลด MedQuad-MedicalQnADataset สำหรับประเมินความสามารถของ LLM ในการตอบคำถามทางการแพทย์ โดยให้โหลดชุดข้อมูลไว้ในตัวแปร ds และเลือกเฉพาะ 500 ตัวอย่างแรกจาก split train ของชุดข้อมูลที่เก็บอยู่ใน dataset_name เป็นชุดข้อมูลสำหรับการประเมินผล

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Fine-Tuning กับ Llama 3

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • นำเข้าฟังก์ชันและคลาสที่จำเป็นจาก datasets
  • โหลดชุดข้อมูลไว้ในตัวแปร ds
  • ปรับแต่ง ds ให้เหลือเฉพาะ 500 ตัวอย่างแรกจาก split train ของชุดข้อมูลที่เก็บอยู่ใน dataset_name เพื่อใช้เป็นชุดข้อมูลสำหรับการประเมินผล

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Load neccesary imports from library
from datasets import ____, ____

# Load the training split of the dataset
ds = load_dataset(dataset_name, split=____)

# Filter for the first 500 samples of the dataset
filtered_ds = ____
แก้ไขและรันโค้ด