{"conversations": [{"from": "human", "value": "Instituzio bitarra egin dezakeen makina ikasteko modeloarekin etortzea nahi dut. Hona datu- sortari buruzko informazioa: Izena: Amazonen berrikuspenak: 1800000 klase: 2 Longen sekuentzia = 258 Hemen eredu honi buruzko espezifikazio batzuk: konponketa fina izan daiteke, edo hatzarekin trebatzea lehentasunaren trebakuntzaren abiadura ebaztearekin: ez du garrantzirik: zehaztasuna, zehaztasuna, zehaztasuna, AUC"}, {"from": "gpt", "value": "Zein da zehazki eskatzen didazuna? Arkitektura modelo bat diseinatzeko galdetzen didazu edo eragiketa konkretu bat eskatzeko? Azken egituraz ari gara eta zein formatutan daude datuak eskuragarri? Aurreko erantzunetik aparte ere jakin beharko dut datuak testu edo token gordinak diren, eta hardwareak eskuragarri egoteko VRAMen kopuru maximoak zehazten duen eredurik handiena zehazten duen ala ez. Zer egiten dute bi klaseek? Zehaztasun metrik eskatzen ari zara? Zer gehitzen zaizu? Zein da hardware- modua? Zein da zure erantzunetan erabiliko den eta zein formatutan erabili behar duzun? Esan beharko duzu, \"denbora luzea\" erabiliz gero, adibidez, \"denbora luzea\" detekta dezakezu, baina ea denbora-muga hori ez da posible. Ziur aski zure datu bitarrekin lan egiteko: zure formatu bitarren sailkapenaren muga bat ere erabiltzen baduzu, zure datu-multzoa trazimendurako.- multzoaren muga bat ere erabil dezakezu."}, {"from": "human", "value": "Eskerrik asko argitzea behar dudala esateagatik. Nire enpresak erraz irakurtzen digu zein ikuspegi positibo edo negatibo diren gure produktuentzat."}, {"from": "gpt", "value": "Ebazpenen probarako, Gconpt-en kritika positibo edo negatibo gisa sailkatzeko, eredu soil batekin has zaitezke: short-tty Memory (LSTM) edo BERT edo BART modeloa fin batekin. Hona hemen gogoeta batzuk: Datuak: ziurtatu zure trebatzeko datuak etiketatuta daudela eta behar adina lagin duela modelatzeko. Zure datuak behar bezala informazioa ken daitezke, behar izanez gero. Modeloa: LSTM-ek NLP-en hasierako puntu on bat dira, datuak sekuentzialak diren arren. BERT eta BART eredu aurreratuagoak dira, eta testu handi baten aurre-prozespezia dute. NP: hizkuntza oso erabilgarria da hainbat hizkuntzarentzat, adibidez. NPOCPOCP: helbide edo irteera-eredurentzat. Erabili zure formaturik egokienak zure formaturik onenak aurkitzeko. Gainera, zure datu-kopuruaren mugadifirmazioko irteerak erabil ditzakezu. Gainera, zure datu-ereduek zure formatuetako batzuk erabil ditzakete."}]}