ໃນວິວັດການພັດທະນາຢ່າງວ່ອງໄວຂອງປັນຍາປະດິດ, ຕົວແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ (LLM) ໄດ້ກາຍເປັນກຳລັງແຮງແຫ່ງການຫັນປ່ຽນຂອງວິສາຫະກິດທີ່ທັນສະໄໝ. ຮູບແບບທີ່ມີປະສິດທິພາບເຫຼົ່ານີ້, ເປັນຕົວຢ່າງໂດຍ GPT-4 ແລະລຸ້ນກ່ອນ, ສະເຫນີທ່າແຮງທີ່ຈະຂັບລົດການປະດິດສ້າງ, ເພີ່ມປະສິດທິພາບການຜະລິດ, ແລະການເຕີບໂຕຂອງທຸລະກິດນໍ້າມັນເຊື້ອໄຟ. ອີງຕາມ McKinsey ແລະ Goldman Sachs, ຜົນກະທົບຂອງ LLMs ຕໍ່ຜົນກໍາໄລຂອງບໍລິສັດທົ່ວໂລກແລະເສດຖະກິດແມ່ນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ມີທ່າແຮງທີ່ຈະເພີ່ມກໍາໄລປະຈໍາປີໂດຍພັນຕື້ໂດລາແລະຊຸກຍູ້ການເຕີບໂຕຂອງຜົນຜະລິດຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.
ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ປະສິດທິຜົນຂອງ LLMs ຂຶ້ນກັບຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນທີ່ເຂົາເຈົ້າໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມ. ລະບົບທີ່ຊັບຊ້ອນເຫຼົ່ານີ້ຈະເລີນເຕີບໂຕໃນຂໍ້ມູນທີ່ສະອາດ, ມີຄຸນນະພາບສູງ, ອີງໃສ່ຮູບແບບ ແລະຄວາມແຕກຕ່າງໃນຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມ. ຄວາມອາດສາມາດຂອງ LLM ໃນການສ້າງຂໍ້ມູນທີ່ສອດຄ່ອງກັນ ແລະ ຖືກຕ້ອງຈະຫຼຸດລົງ ຖ້າຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ແມ່ນຍ່ອຍ ຫຼື ສັບສົນກັບຄວາມຜິດພາດ.
ກໍານົດຄວາມຕ້ອງການຂໍ້ມູນ
ຂັ້ນຕອນສໍາຄັນທໍາອິດໃນການສ້າງ LLM ທີ່ເຂັ້ມແຂງແມ່ນການນໍາເຂົ້າຂໍ້ມູນ. ແທນທີ່ຈະເກັບກໍາຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍທີ່ບໍ່ມີປ້າຍຊື່, ຄວນກໍານົດຄວາມຕ້ອງການໂຄງການສະເພາະ. ອົງການຈັດຕັ້ງຄວນກໍານົດປະເພດຂອງເນື້ອຫາທີ່ LLM ຄາດວ່າຈະສ້າງ, ບໍ່ວ່າຈະເປັນເນື້ອຫາທົ່ວໄປ, ຂໍ້ມູນສະເພາະ, ຫຼືແມ້ກະທັ້ງລະຫັດ. ເມື່ອຂອບເຂດຂອງໂຄງການຈະແຈ້ງ, ນັກພັດທະນາສາມາດເລືອກແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ເຫມາະສົມສໍາລັບການຂູດ. ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທົ່ວໄປສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມ LLMs, ເຊັ່ນຊຸດ GPT, ປະກອບມີຂໍ້ມູນເວັບຈາກເວທີເຊັ່ນ Wikipedia ແລະບົດຄວາມຂ່າວ. ເຄື່ອງມືເຊັ່ນ Trafilatura ຫຼືຫ້ອງສະຫມຸດພິເສດສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອສະກັດຂໍ້ມູນ, ແລະຊຸດຂໍ້ມູນ open-source ເຊັ່ນຊຸດຂໍ້ມູນ C4 ຍັງເປັນຊັບພະຍາກອນທີ່ມີຄຸນຄ່າ.
ເຮັດຄວາມສະອາດແລະກະກຽມຂໍ້ມູນ
ຫຼັງຈາກການເກັບກໍາຂໍ້ມູນ, ຈຸດສຸມໄດ້ຫັນໄປສູ່ການທໍາຄວາມສະອາດແລະການກະກຽມຊຸດຂໍ້ມູນສໍາລັບທໍ່ການຝຶກອົບຮົມ. ອັນນີ້ປະກອບມີການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຫຼາຍຊັ້ນ, ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການລະບຸ ແລະລຶບຂໍ້ມູນທີ່ຊໍ້າກັນ, ຂໍ້ມູນນອກເໜືອໄປ, ແລະຈຸດຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ກ່ຽວຂ້ອງ ຫຼືແຕກຫັກ. ຂໍ້ມູນດັ່ງກ່າວບໍ່ພຽງແຕ່ບໍ່ສາມາດປະກອບສ່ວນໃນທາງບວກໃຫ້ແກ່ການຝຶກອົບຮົມຂອງ LLM ແຕ່ຍັງສາມາດສົ່ງຜົນກະທົບທາງລົບຕໍ່ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຜົນຜະລິດຂອງມັນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ການແກ້ໄຂລັກສະນະຕ່າງໆເຊັ່ນສິ່ງລົບກວນແລະຄວາມລໍາອຽງແມ່ນສໍາຄັນ. ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄວາມລໍາອຽງ, ໂດຍສະເພາະໃນກໍລະນີທີ່ມີການແຈກຢາຍແບບບໍ່ສົມດຸນຂອງຊັ້ນຮຽນ, ການເກັບຕົວຢ່າງຂອງກຸ່ມຊົນເຜົ່າສ່ວນຫນ້ອຍສາມາດຊ່ວຍດຸ່ນດ່ຽງຊຸດຂໍ້ມູນ. ສໍາລັບຂໍ້ມູນທີ່ຂາດຫາຍໄປ, ເຕັກນິກການຄິດໄລ່ສະຖິຕິ, ອໍານວຍຄວາມສະດວກໂດຍເຄື່ອງມືເຊັ່ນ PyTorch, Sci Learn, ແລະ Data Flow, ສາມາດຕື່ມຂໍ້ມູນໃສ່ຊ່ອງຫວ່າງທີ່ມີຄ່າທີ່ເຫມາະສົມ, ຮັບປະກັນຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບສູງ.
ເຮັດໃຫ້ເປັນປົກກະຕິ
ເມື່ອການລ້າງຂໍ້ມູນແລະການຖອນຊໍ້າກັນສໍາເລັດແລ້ວ, ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປແມ່ນການເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນເປັນປົກກະຕິ. Normalization ຫັນຂໍ້ມູນເຂົ້າໄປໃນຮູບແບບທີ່ເປັນເອກະພາບ, ຫຼຸດຜ່ອນຂະຫນາດຂອງຂໍ້ຄວາມແລະສ້າງຄວາມສະດວກໃນການປຽບທຽບແລະການວິເຄາະໄດ້ງ່າຍ. ສຳລັບຂໍ້ມູນຕົວໜັງສື, ຂັ້ນຕອນການປົກກະຕິທົ່ວໄປລວມເຖິງການປ່ຽນຂໍ້ຄວາມເປັນຕົວພິມນ້ອຍ, ລົບເຄື່ອງໝາຍວັກຕອນ, ແລະການປ່ຽນຕົວເລກເປັນຄຳສັບ. ການຫັນປ່ຽນເຫຼົ່ານີ້ສາມາດບັນລຸໄດ້ຢ່າງງ່າຍດາຍດ້ວຍຊຸດການປະມວນຜົນຂໍ້ຄວາມ ແລະເຄື່ອງມືປະມວນຜົນພາສາທໍາມະຊາດ (NLP).
ຈັດການຂໍ້ມູນປະເພດ
ບາງຄັ້ງຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຂູດອາດຈະປະກອບມີຂໍ້ມູນປະເພດ, ເຊິ່ງຈັດກຸ່ມຂໍ້ມູນທີ່ມີລັກສະນະຄ້າຍຄືກັນ, ເຊັ່ນ: ເຊື້ອຊາດ, ກຸ່ມອາຍຸ, ຫຼືລະດັບການສຶກສາ. ມັນຈໍາເປັນຕ້ອງຖືກປ່ຽນເປັນຄ່າຕົວເລກເພື່ອກະກຽມຂໍ້ມູນນີ້ສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມ LLM. XNUMX ຍຸດທະສາດການເຂົ້າລະຫັດທົ່ວໄປແມ່ນໃຊ້ໄດ້ຕາມປົກກະຕິ: ການເຂົ້າລະຫັດປ້າຍກຳກັບ, ການເຂົ້າລະຫັດແບບຮ້ອນດຽວ, ແລະການເຂົ້າລະຫັດຖານສອງແບບກຳນົດເອງ. ການເຂົ້າລະຫັດປ້າຍກຳກັບກຳນົດຕົວເລກທີ່ເປັນເອກະລັກໃຫ້ກັບໝວດໝູ່ທີ່ແຕກຕ່າງ ແລະ ເໝາະສຳລັບຂໍ້ມູນນາມມະຍົດ. ການເຂົ້າລະຫັດຮ້ອນອັນດຽວສ້າງຖັນໃຫມ່ສໍາລັບແຕ່ລະປະເພດ, ຂະຫຍາຍຂະຫນາດໃນຂະນະທີ່ເສີມຂະຫຍາຍການຕີຄວາມໝາຍ. ການເຂົ້າລະຫັດຖານສອງແບບກຳນົດເອງຈະດຸ່ນດ່ຽງສອງອັນທຳອິດ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມທ້າທາຍດ້ານຂະໜາດ. ການທົດລອງແມ່ນກຸນແຈສໍາຄັນໃນການກໍານົດວິທີການເຂົ້າລະຫັດທີ່ເຫມາະສົມກັບຊຸດຂໍ້ມູນສະເພາະ.
ເອົາຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດລະບຸຕົວຕົນໄດ້
ໃນຂະນະທີ່ການທໍາຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນຢ່າງກວ້າງຂວາງເປັນສິ່ງຈໍາເປັນສໍາລັບຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຕົວແບບ, ມັນບໍ່ໄດ້ຮັບປະກັນການກໍາຈັດຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນ (PII) ອອກຈາກຊຸດຂໍ້ມູນ. ການປະກົດຕົວຂອງ PII ໃນຜົນໄດ້ຮັບທີ່ສ້າງຂຶ້ນສາມາດເຮັດໃຫ້ເກີດການລະເມີດຄວາມເປັນສ່ວນຕົວທີ່ສໍາຄັນແລະຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການປະຕິບັດຕາມກົດລະບຽບ. ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນການນີ້, ອົງການຈັດຕັ້ງຄວນໃຊ້ເຄື່ອງມືເຊັ່ນ Presidio ແລະ Pii-Codex ເພື່ອເອົາຫຼືປິດບັງອົງປະກອບ PII, ເຊັ່ນ: ຊື່, ເລກປະກັນສັງຄົມ, ແລະຂໍ້ມູນສຸຂະພາບ, ກ່ອນທີ່ຈະນໍາໃຊ້ຕົວແບບສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມກ່ອນ.
ສຸມໃສ່ການ tokenization
ຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ປະມວນຜົນແລະສ້າງຜົນຜະລິດໂດຍໃຊ້ຫົວຫນ່ວຍພື້ນຖານຂອງຂໍ້ຄວາມຫຼືລະຫັດທີ່ເອີ້ນວ່າ tokens. ເພື່ອສ້າງ tokens ເຫຼົ່ານີ້, ຂໍ້ມູນການປ້ອນຂໍ້ມູນຕ້ອງຖືກແບ່ງອອກເປັນຄໍາສັບຕ່າງໆຫຼືປະໂຫຍກທີ່ແຕກຕ່າງກັນ, ເກັບກໍາໂຄງສ້າງທາງດ້ານພາສາຢ່າງມີປະສິດທິພາບ. ການໃຊ້ຄໍາສັບ, ລັກສະນະ, ຫຼືລະດັບ tokenization ຄໍາຍ່ອຍແມ່ນແນະນໍາໃຫ້ຮັບປະກັນວ່າຕົວແບບເຂົ້າໃຈແລະສ້າງຂໍ້ຄວາມຢ່າງຖືກຕ້ອງ.
ຢ່າລືມວິສະວະກໍາຄຸນນະສົມບັດ
ການປະຕິບັດຂອງ LLM ແມ່ນອິດທິພົນໂດຍກົງຈາກຄວາມງ່າຍຂອງການຕີຄວາມຫມາຍແລະຮຽນຮູ້ຈາກຂໍ້ມູນ. ວິສະວະກໍາຄຸນນະສົມບັດແມ່ນສໍາຄັນໃນການເຊື່ອມໂຍງຊ່ອງຫວ່າງລະຫວ່າງຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມດິບແລະຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງຕົວແບບ. ນີ້ກ່ຽວຂ້ອງກັບການສ້າງຄຸນສົມບັດໃຫມ່ຈາກຂໍ້ມູນດິບ, ສະກັດເອົາຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ແລະເປັນຕົວແທນຂອງມັນເພື່ອເພີ່ມຄວາມສາມາດຂອງຕົວແບບໃນການຄາດເດົາທີ່ຖືກຕ້ອງ. ຕົວຢ່າງ, ຖ້າຊຸດຂໍ້ມູນມີວັນທີ, ຄຸນສົມບັດເພີ່ມເຕີມເຊັ່ນວັນຂອງອາທິດ, ເດືອນ, ຫຼືປີສາມາດຖືກສ້າງຂື້ນເພື່ອເກັບກໍາຮູບແບບຊົ່ວຄາວ. ເຕັກນິກການສະກັດເອົາຄຸນສົມບັດ, ລວມທັງການຝັງຄໍາແລະເຄືອຂ່າຍ neural, ແມ່ນເຄື່ອງມືໃນຂະບວນການນີ້, ກວມເອົາການແບ່ງປັນຂໍ້ມູນ, ຄວາມຫຼາກຫຼາຍແລະການເຂົ້າລະຫັດເຂົ້າໄປໃນ tokens ຫຼື vectors.
ການເຂົ້າເຖິງແມ່ນສໍາຄັນ
ສຸດທ້າຍ, ການກະກຽມຂໍ້ມູນ, ມັນເປັນສິ່ງຈໍາເປັນທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດເຂົ້າເຖິງ LLMs ໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມ. ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດບັນລຸໄດ້ໂດຍການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນ preprocessed ແລະວິສະວະກໍາໃນຮູບແບບທີ່ LLMs ສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້, ເຊັ່ນ: ລະບົບໄຟລ໌ຫຼືຖານຂໍ້ມູນ, ໃນຮູບແບບໂຄງສ້າງຫຼືບໍ່ມີໂຄງສ້າງ.
ການກະກຽມຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິພາບແມ່ນລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນຂອງໂຄງການ AI ແລະ LLM. ໂດຍປະຕິບັດຕາມລາຍການກວດສອບທີ່ມີໂຄງສ້າງຂອງຂັ້ນຕອນຈາກການຊື້ຂໍ້ມູນໄປສູ່ວິສະວະກໍາ, ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດຕັ້ງຕົວເອງໄປສູ່ເສັ້ນທາງໄປສູ່ການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດແລະປົດລັອກໂອກາດສໍາລັບການເຕີບໂຕແລະນະວັດກໍາ. ບັນຊີລາຍການນີ້ຍັງເຮັດຫນ້າທີ່ເປັນຊັບພະຍາກອນທີ່ມີຄຸນຄ່າສໍາລັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບແບບຈໍາລອງ LLM ທີ່ມີຢູ່, ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າພວກເຂົາສືບຕໍ່ສະຫນອງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຖືກຕ້ອງແລະທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ.
ທີ່ມາ: https://www.cryptopolitan.com/demystifying-data-preparation-for-llms/