Démystifier la préparation des données pour les grands modèles de langage (LLM)

Dans le paysage en rapide évolution de l'intelligence artificielle, les grands modèles de langage (LLM) sont devenus une force transformatrice pour les entreprises modernes. Ces modèles puissants, illustrés par GPT-4 et ses prédécesseurs, offrent le potentiel de stimuler l'innovation, d'améliorer la productivité et d'alimenter la croissance des entreprises. Selon McKinsey et Goldman Sachs, l'impact des LLM sur les bénéfices mondiaux des entreprises et l'économie est substantiel, avec le potentiel d'augmenter les bénéfices annuels de plusieurs billions de dollars et d' booster significativement la croissance de la productivité.

Cependant, l'efficacité des LLM dépend de la qualité des données sur lesquelles ils sont entraînés. Ces systèmes sophistiqués prospèrent grâce à des données propres et de haute qualité, s'appuyant sur les modèles et les nuances des données d'entraînement. La capacité des LLM à générer des informations cohérentes et précises diminue si les données utilisées sont de qualité inférieure ou truffées d'erreurs. 

Définir les exigences en matière de données

La première étape cruciale dans la construction d'un LLM robuste est l'ingestion des données. Plutôt que de collecter de manière indiscriminée de vastes quantités de données non étiquetées, il est conseillé de définir des exigences spécifiques au projet. Les organisations doivent déterminer le type de contenu que le LLM est censé générer, qu'il s'agisse de contenu généraliste, d'informations spécifiques ou même de code. Une fois le périmètre du projet clarifié, les développeurs peuvent sélectionner les sources de données appropriées pour le scraping. Les sources courantes pour l'entraînement des LLM, comme la série GPT, incluent les données web provenant de plateformes comme Wikipédia et des articles de presse. Des outils comme Trafilatura ou des bibliothèques spécialisées peuvent être employés pour l'extraction de données, et des ensembles de données open source comme le jeu de données C4 sont également des ressources précieuses.

Nettoyer et préparer les données

Normaliser les données

Normaliser

Une fois le nettoyage des données et la déduplication terminés, l'étape suivante est la normalisation des données. La normalisation transforme les données dans un format uniforme, réduisant la dimensionnalité du texte et facilitant la comparaison et l'analyse. Pour les données textuelles, les procédures de normalisation courantes incluent la conversion du texte en minuscules, la suppression de la ponctuation et la conversion des nombres en mots. Ces transformations peuvent être réalisées sans effort avec des packages de traitement de texte et des outils de traitement du langage naturel (NLP).

Gérer les données catégorielles

Les ensembles de données scrapés peuvent parfois inclure des données catégorielles, qui regroupent des informations aux caractéristiques similaires, telles que la race, les tranches d'âge ou les niveaux d'éducation. Ces données doivent être converties en valeurs numériques pour préparer l'entraînement des LLM. Trois stratégies de codage courantes sont généralement employées : l'encodage par étiquette (Label encoding), l'encodage one-hot et l'encodage binaire personnalisé. L'encodage par étiquette attribue des numéros uniques aux catégories distinctes et convient aux données nominales. L'encodage one-hot crée de nouvelles colonnes pour chaque catégorie, augmentant la dimensionnalité tout en améliorant l'interprétabilité. L'encodage binaire personnalisé équilibre les deux premières méthodes, atténuant les défis de dimensionnalité. L'expérimentation est clé pour déterminer quelle méthode d'encodage convient le mieux à l'ensemble de données spécifique.

Supprimer les informations personnellement identifiables

Bien qu'un nettoyage approfondi des données soit essentiel pour la précision du modèle, il ne garantit pas l'élimination des informations personnellement identifiables (PII) de l'ensemble de données. La présence de PII dans les résultats générés peut poser un risque significatif de violation de la vie privée et de non-conformité réglementaire. Pour atténuer cela, les organisations devraient utiliser des outils comme Presidio et Pii-Codex pour supprimer ou masquer les éléments PII, tels que les noms, les numéros de sécurité sociale et les informations de santé, avant d'utiliser le modèle pour le pré-entraînement.

Focus sur la tokenisation

Les grands modèles de langage traitent et génèrent des sorties en utilisant des unités fondamentales de texte ou de code appelées jetons (tokens). Pour créer ces jetons, les données d'entrée doivent être divisées en mots ou phrases distincts, capturant efficacement les structures linguistiques. Il est conseillé d'utiliser des niveaux de tokenisation par mot, par caractère ou par sous-mot pour garantir que le modèle comprenne et génère le texte avec précision.

N'oubliez pas l'ingénierie des fonctionnalités

La performance d'un LLM est directement influencée par la facilité avec laquelle il interprète et apprend à partir des données. L'ingénierie des fonctionnalités (feature engineering) est cruciale pour combler le fossé entre les données textuelles brutes et la compréhension du modèle. Cela implique de créer de nouvelles fonctionnalités à partir des données brutes, d'extraire des informations pertinentes et de les représenter pour améliorer la capacité du modèle à faire des prédictions précises. Par exemple, si un ensemble de données contient des dates, des fonctionnalités supplémentaires comme le jour de la semaine, le mois ou l'année peuvent être créées pour capturer les modèles temporels. Les techniques d'extraction de fonctionnalités, y compris l'embedding de mots et les réseaux neuronaux, sont instrumentales dans ce processus, englobant la partition des données, la diversification et l'encodage en jetons ou vecteurs.

L'accessibilité est essentielle

Enfin, une fois les données préparées, il est impératif de les rendre accessibles aux LLM lors de l'entraînement. Les organisations peuvent y parvenir en stockant les données prétraitées et ingéniérées dans des formats que les LLM peuvent facilement accéder, tels que des systèmes de fichiers ou des bases de données, sous des formats structurés ou non structurés.

Une préparation efficace des données est un aspect critique des projets d'IA et de LLM. En suivant une liste de contrôle structurée d'étapes, de l'acquisition des données à l'ingénierie, les organisations peuvent s'engager sur la voie d'un entraînement de modèle réussi et débloquer des opportunités de croissance et d'innovation. Cette liste de contrôle sert également de ressource précieuse pour améliorer les modèles LLM existants, garantissant qu'ils continuent de fournir des informations précises et pertinentes.