Любая нейросеть учится на примерах, и эти примеры собираются в датасеты. От того, насколько качественными, разносторонними и чистыми будут данные, зависит всё: точность модели, её поведение и способность решать реальные задачи.
Короткое определение
Датасет — это структурированный набор данных, который используется для обучения, валидации или тестирования нейросетей. Он может содержать тексты, изображения, аудио, видео, табличные значения или их комбинации.
Подробное объяснение
Датасет — это фундамент обучения. Если модель — это структура и параметры, то датасет — это источник знаний, через который она изучает закономерности. Модель видит данные, делает прогноз, получает обратную связь и корректирует параметры.
Датасеты бывают размеченными и неразмеченными. В размеченных у каждого примера есть правильный ответ: что изображено на фото, какой класс у объекта, какой текст является переводом. В неразмеченных — данные подаются «как есть», и модель сама ищет в них структуру.
В языковых задачах датасеты состоят из текстов: книг, статей, диалогов, документации, кода. В компьютерном зрении — из изображений или видео, часто с пометками: где находится объект, какого он типа, есть ли на сцене движение.
Качество датасета определяет качество модели. Если данные однобокие, нерепрезентативные или с ошибками, модель будет перенимать эти недостатки — от неправильных выводов до скрытых предубеждений.
Для обучения больших моделей датасеты достигают сотен гигабайт и больше. В них объединяются разные источники: открытые корпуса текстов, лицензированные материалы, специально созданные наборы данных, синтетически сгенерированные примеры.
В крупных компаниях датасеты проходят очистку и фильтрацию. Удаляются дубликаты, токсичный контент, ошибки разметки, технический шум. Это критическая часть подготовки — от неё зависит, насколько предсказуемо будет вести себя модель.
В российских экосистемах — YandexGPT, GigaChat, VK AI — датасеты адаптируются под русский язык, локальную грамматику и культурные особенности. Это позволяет моделям точнее работать с контекстом и реальными сценариями.
Датасеты используются не только для обучения. Отдельные части выделяются под валидацию и тест: они позволяют проверить, насколько хорошо модель работает на новых, незнакомых данных.
Примеры использования
- Сбор текстов для обучения языковой модели.
- Разметка изображений, чтобы модель научилась распознавать объекты.
- Создание аудиодатасета для системы распознавания речи.
- Подготовка корпоративного датасета для обучения модели на внутренних документах.
- Использование тестового датасета для проверки качества модели.
- Формирование синтетического датасета для генерации редких сценариев.
Связанные термины
- Обучение модели
- Машинное обучение
- Нейронная сеть
- Токенизация
- Validation set
- Test set
- Backpropagation