Развенчиваем мифы о подготовке данных для больших языковых моделей (LLM)

В быстро меняющемся ландшафте искусственного интеллекта большие языковые модели (LLM) стали трансформирующей силой для современных предприятий. Эти мощные модели, примером которых служат GPT-4 и его предшественники, предлагают потенциал для стимулирования инноваций, повышения производительности и ускорения роста бизнеса. Согласно McKinsey и Goldman Sachs, влияние LLM на глобальную корпоративную прибыль и экономику является существенным, с потенциалом увеличения годовой прибыли на триллионы долларов и значительного повышения роста производительности.

Однако эффективность LLM зависит от качества данных, на которых они обучаются. Эти сложные системы процветают на чистых, высококачественных данных, полагаясь на закономерности и нюансы в обучающих данных. Способность LLM генерировать связную и точную информацию снижается, если используемые данные являются некачественными или изобилуют ошибками. 

Определите требования к данным

Первым ключевым шагом в построении надежной LLM является ingestion данных. Вместо безразборчивого сбора огромных объемов немаркированных данных, целесообразно определить конкретные требования проекта. Организации должны определить тип контента, который ожидается от LLM, будь то контент общего назначения, специфическая информация или даже код. Как только объем проекта станет ясным, разработчики могут выбрать соответствующие источники данных для скрейпинга. Общие источники для обучения LLM, таких как серия GPT, включают веб-данные с таких платформ, как Wikipedia и новостные статьи. Инструменты, такие как Trafilatura или специализированные библиотеки, могут быть использованы для извлечения данных, а также ценными ресурсами являются открытые наборы данных, такие как набор данных C4.

Очистка и подготовка данных

После сбора данных основное внимание уделяется очистке и подготовке набора данных для конвейера обучения. Это включает несколько уровней обработки данных, начиная с выявления и удаления дубликатов, выбросов, а также нерелевантных или поврежденных точек данных. Такие данные не только не вносят положительного вклада в обучение LLM, но и могут негативно сказаться на точности его выводаов. Кроме того, критически важно устранять такие аспекты, как шум и предвзятость. Для снижения предвзятости, особенно в случаях с несбалансированным распределением классов, может помочь оверсэмплинг меньшинства, что способствует балансировке набора данных. Для заполнения пропущенных данных используются методы статистической импутации, которые с помощью таких инструментов, как PyTorch, Sci Learn и Data Flow, заполняют пробелы подходящими значениями, обеспечивая высокое качество набора данных.

Нормализация

После завершения очистки данных и удаления дубликатов следующим шагом является нормализация данных. Нормализация преобразует данные в единый формат, снижая размерность текста и облегчая сравнение и анализ. Для текстовых данных общими процедурами нормализации являются приведение текста к нижнему регистру, удаление знаков препинания и преобразование чисел в слова. Эти преобразования можно легко выполнить с помощью пакетов для обработки текста и инструментов обработки естественного языка (NLP).

Обработка категориальных данных

В scraped-наборах данных иногда могут присутствовать категориальные данные, которые группируют информацию со схожими характеристиками, такими как раса, возрастные группы или уровень образования. Для подготовки этих данных к обучению LLM их необходимо преобразовать в числовые значения. Обычно применяются три общие стратегии кодирования: Label encoding (меточное кодирование), One-hot encoding (one-hot кодирование) и пользовательское бинарное кодирование. Label encoding присваивает уникальные числа различным категориям и подходит для номинальных данных. One-hot кодирование создает новые столбцы для каждой категории, расширяя размерность, но повышая интерпретируемость. Пользовательское бинарное кодирование представляет собой компромисс между первыми двумя методами, смягчая проблемы размерности. Ключевым моментом является экспериментирование для определения того, какой метод кодирования лучше всего подходит для конкретного набора данных.

Удаление персонально идентифицируемой информации

Хотя тщательная очистка данных необходима для точности модели, она не гарантирует удаление персонально идентифицируемой информации (PII) из набора данных. Наличие PII в сгенерированных результатах может создать серьезный риск нарушения конфиденциальности и несоблюдения нормативных требований. Для снижения этого риска организациям следует использовать такие инструменты, как Presidio и Pii-Codex, для удаления или маскирования элементов PII, таких как имена, номера социального страхования и медицинская информация, перед использованием модели для предварительного обучения.

Акцент на токенизации

Большие языковые модели обрабатывают и генерируют выходные данные с использованием базовых единиц текста или кода, известных как токены. Для создания этих токенов входные данные должны быть разделены на отдельные слова или фразы, эффективно захватывая лингвистические структуры. Рекомендуется использовать уровни токенизации на основе слов, символов или подслов, чтобы обеспечить точное понимание и генерацию текста моделью.

Не забывайте об инженерии признаков

Производительность LLM напрямую зависит от того, насколько легко она интерпретирует и обучается на данных. Инженерия признаков играет критическую роль в устранении разрыва между сырыми текстовыми данными и пониманием модели. Это включает создание новых признаков на основе сырых данных, извлечение релевантной информации и ее представление для улучшения способности модели делать точные прогнозы. Например, если набор данных содержит даты, можно создать дополнительные признаки, такие как день недели, месяц или год, чтобы захватить временные закономерности. Техники извлечения признаков, включая встраивание слов (word embedding) и нейронные сети, играют важную роль в этом процессе, охватывая разделение данных, диверсификацию и кодирование в токены или векторы.

Доступность — ключевой фактор

Наконец, после подготовки данных необходимо обеспечить их доступность для LLM во время обучения. Организации могут достичь этого, храня предварительно обработанные и обогащенные данные в форматах, к которым LLM могут легко получить доступ, таких как файловые системы или базы данных, в структурированном или неструктурированном виде.

Эффективная подготовка данных является критически важным аспектом проектов в области ИИ и LLM. Следуя структурированному контрольному списку шагов — от получения данных до их инженерной обработки, организации могут заложить основу для успешного обучения моделей и раскрыть возможности для роста и инноваций. Этот контрольный список также служит ценным ресурсом для улучшения существующих моделей LLM, гарантируя, что они продолжают предоставлять точные и релевантные выводы.