Ngadamel data latihan pikeun modél basa mangrupikeun tugas anu rumit anu meryogikeun seueur waktos sareng usaha. Hiji pendekatan pikeun nyiptakeun data latihan pikeun modél basa open-source tiasa nyababkeun ngumpulkeun sakumpulan data téks anu beragam tina sumber anu sayogi pikeun umum sapertos buku, tulisan, halaman wéb, sareng platform média sosial. Data ieu kedah wawakil pola sareng gaya basa audién anu ditujukeun. Pendekatan sanésna tiasa janten crowdsourcing nyiptakeun data latihan ngalangkungan platform online atanapi komunitas, dimana individu tiasa nyumbang data téks anu tiasa dianggo pikeun ngalatih modél basa. Dina duanana kasus, penting pikeun mastikeun yén data latihan kualitas luhur sareng bébas tina bias anu tiasa mangaruhan kinerja sareng akurasi modél basa. Salaku tambahan, penting pikeun nuturkeun pedoman étika pikeun ngumpulkeun sareng ngagunakeun data, sapertos kéngingkeun inpormasi pribadi sareng ngajagi. Tungtungna, data kedah disaring sareng masti
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence