Введение
Обучение больших языковых моделей (LLM) требует использования качественных и репрезентативных данных. Датасет должен содержать релевантную информацию, быть чистым от ошибок и, при необходимости, аннотированным для лучшего обучения.
В этой статье рассмотрим методы сбора, разметки и очистки данных, а также приведем примеры кода для автоматизации этих процессов.
1. Методы сбора данных
Данные для обучения LLM можно получить разными способами, в зависимости от задачи.
1.1. Использование готовых датасетов
Открытые датасеты содержат уже собранные и очищенные данные.
Популярные датасеты для различных задач
Пример загрузки датасета с Hugging Face:
1.2. Веб-скрапинг (парсинг сайтов)
Когда открытые датасеты не покрывают задачу, можно собирать данные самостоятельно, например, с веб-сайтов.
🔹 Минусы метода: возможные правовые ограничения (авторские права, GDPR).
1.3. Использование корпоративных данных
Компании могут обучать LLM на внутренних документах:
- CRM-системы
- Базы знаний
- Клиентские обращения
Пример загрузки данных из JSON-файла CRM-системы:
1.4. Генерация синтетических данных
Если данных мало, можно сгенерировать их с помощью другой модели.
Пример генерации текстов с GPT-4:
2. Разметка данных
Модели лучше обучаются, если данные структурированы и размечены.
2.1. Ручная разметка
Используется для сложных задач (например, юридический анализ). Можно разметить данные вручную в Label Studio.
2.2. Полуавтоматическая разметка
Используется модели для аннотации данных с последующей проверкой.
Пример разметки тональности текста с transformers:
2.3. Разметка с помощью регулярных выражений
Можно выделять важные фразы с spaCy или re.
Пример выделения юридических терминов:
3. Очистка данных
Перед обучением важно избавиться от ошибок, дубликатов и ненужной информации.
3.1. Удаление дубликатов и пустых строк
3.2. Очистка текста от лишних символов
3.3. Удаление токсичного контента
Можно использовать Perspective API или LLM для фильтрации ненужных данных.
Пример удаления оскорбительных сообщений с transformers:
- Замена устаревших терминов
- Преобразование дат
- Удаление пробелов и лишних символов
Выводы
🔹 Методы сбора данных
✔ Готовые датасеты (Hugging Face, Kaggle)
✔ Веб-скрапинг (BeautifulSoup)
✔ Корпоративные данные
✔ Генерация с помощью LLM
🔹 Методы разметки
✔ Ручная разметка (Label Studio)
✔ Полуавтоматическая разметка (тональность, NER)
✔ Регулярные выражения
🔹 Очистка данных
✔ Удаление дубликатов и шумов
✔ Очистка от символов, токенизация
✔ Фильтрация токсичного контента
Качественный датасет – ключ к эффективному обучению LLM! 🚀
Больше статей, глубоко раскрывающих тонкости обучения больших языковых моделей (LLM) на специализированных датасетах и их кастомизации под конкретные задачи, читайте на нашем канале по следующим ссылкам:
Как бороться с проблемами смещения (bias) и недостаточного объема данных- https://dzen.ru/a/Z6o5NsAFhAdFoxfp
Выбор и подготовка специализированного датасета для обучения LLM: методы сбора, разметки и очистки данных- https://dzen.ru/a/Z6o6ElSRfBqKJ6IW
Выбор и подготовка специализированного датасета для обучения LLM- https://dzen.ru/a/Z6o4oGfDPh4V9OG0
Примеры кастомизации LLM под разные задачи: медицина, финансы, юридическая сфера и др.- https://dzen.ru/a/Z6o325PpvHkGw-8T
Что такое дообучение LLM и чем оно отличается от обучения с нуля- https://dzen.ru/a/Z6o299L6LFgFT0iJ
Обзор типов кастомизации LLM: дообучение, адаптация с LoRA, инжиниринг промптов- https://dzen.ru/a/Z6o2N6yfbxrS_Nck
Хотите создать уникальный и успешный продукт? СМС – ваш надежный партнер в мире инноваций! Закажи разработки ИИ-решений, LLM-чат-ботов, моделей генерации изображений и автоматизации бизнес-процессов у профессионалов.
Почему стоит выбрать нас:
- Индивидуальный подход: мы создаем решения, адаптированные под уникальный дизайн вашего бизнеса.
- Высокое качество: наши разработки обеспечивают точность и надежность работы.
- Инновационные технологии: использовать передовые технологии и методы, чтобы предложить вам лучшее из мира ИИ.
- Экономия времени и ресурсов: автоматизация процессов и внедрение умных решений помогают снизить затраты и повысить производительность.
- Профессиональная поддержка: Наша команда экспертов всегда готова обеспечить качественную поддержку и консультации на всех этапах проекта.
В использовании искусственного интеллекта уже сегодня — будущее для вас!
Тел. +7 (985) 982-70-55
E-mail sms_systems@inbox.ru