Optimierung von LLMs: Verbesserung der Datenvorverarbeitungstechniken

Die Entwicklung großer Sprachmodelle (LLMs) bedeutet einen transformativen Wandel in der Art und Weise, wie Industrien künstliche Intelligenz nutzen, um ihre Abläufe und Dienstleistungen zu verbessern. Durch die Automatisierung von Routineaufgaben und die Rationalisierung von Prozessen setzen LLMs Personalressourcen für strategischere Aufgaben frei und verbessern so laut NVIDIA die Gesamteffizienz und Produktivität.

Herausforderungen bei der Datenqualität

Das Training und Anpassen von LLMs für eine hohe Genauigkeit ist eine Herausforderung, vor allem weil sie auf qualitativ hochwertige Daten angewiesen sind. Eine schlechte Datenqualität und ein unzureichendes Volumen können die Modellgenauigkeit erheblich beeinträchtigen, was die Vorbereitung von Datensätzen zu einer kritischen Aufgabe für KI-Entwickler macht. Datensätze enthalten häufig doppelte Dokumente, personenbezogene Daten (PII) und Formatierungsprobleme, während einige Datensätze möglicherweise toxische oder schädliche Informationen enthalten, die ein Risiko für Benutzer darstellen.

Vorverarbeitungstechniken für LLMs

Der NeMo Curator von NVIDIA geht diese Herausforderungen an, indem er umfassende Datenverarbeitungstechniken zur Verbesserung der LLM-Leistung einführt. Der Prozess umfasst:

• Herunterladen und Extrahieren von Datensätzen in verwaltbare Formate wie JSONL.
• Vorläufige Textbereinigung, einschließlich Unicode-Korrektur und Sprachtrennung.
• Anwendung heuristischer und fortschrittlicher Qualitätsfilterung, einschließlich PII-Schwärzung und Aufgabendekontamination.
• Deduplizierung mit exakten, unscharfen und semantischen Methoden.
• Zusammenführung kuratierter Datensätze aus mehreren Quellen.

Deduplizierungstechniken

Deduplizierung ist für die Verbesserung der Effizienz des Modelltrainings und die Gewährleistung der Datenvielfalt von entscheidender Bedeutung. Es verhindert eine Überanpassung von Modellen an wiederholte Inhalte und verbessert die Generalisierung. Der Prozess umfasst:

• Genaue Deduplizierung: Identifiziert und entfernt völlig identische Dokumente.
• Fuzzy-Deduplizierung: Verwendet MinHash-Signaturen und ortssensitives Hashing, um ähnliche Dokumente zu identifizieren.
• Semantische Deduplizierung: Verwendet fortschrittliche Modelle, um semantische Bedeutungen zu erfassen und ähnliche Inhalte zu gruppieren.

Erweiterte Filterung und Klassifizierung

Bei der modellbasierten Qualitätsfilterung werden verschiedene Modelle verwendet, um Inhalte anhand von Qualitätsmetriken zu bewerten und zu filtern. Zu den Methoden gehören N-Gramm-basierte Klassifikatoren, Klassifikatoren im BERT-Stil und LLMs, die anspruchsvolle Funktionen zur Qualitätsbewertung bieten. PII-Schwärzung und verteilte Datenklassifizierung verbessern den Datenschutz und die Organisation weiter, stellen die Einhaltung von Vorschriften sicher und verbessern den Nutzen von Datensätzen.

Synthetische Datengenerierung

Die synthetische Datengenerierung (SDG) ist ein leistungsstarker Ansatz zur Erstellung künstlicher Datensätze, die reale Dateneigenschaften nachahmen und gleichzeitig den Datenschutz wahren. Es nutzt externe LLM-Dienste, um vielfältige und kontextrelevante Daten zu generieren und so die Domänenspezialisierung und Wissensdestillation über Modelle hinweg zu unterstützen.

Abschluss

Angesichts der steigenden Nachfrage nach qualitativ hochwertigen Daten in der LLM-Ausbildung bieten Techniken wie die von NVIDIAs NeMo Curator angebotenen einen robusten Rahmen für die Optimierung der Datenvorverarbeitung. Durch die Konzentration auf Qualitätsverbesserung, Deduplizierung und Generierung synthetischer Daten können KI-Entwickler die Leistung und Effizienz ihrer Modelle erheblich verbessern.

Weitere Einblicke und detaillierte Techniken finden Sie auf der Website von (NVIDIA)(https://developer.nvidia.com/blog/mastering-llm-techniques-data-preprocessing/).

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