Demystifying Data Npaj rau Cov Qauv Loj (LLMs)

Hauv cov toj roob hauv pes hloov zuj zus ntawm kev txawj ntse, cov qauv lus loj (LLMs) tau tshwm sim los ua lub zog hloov pauv rau cov lag luam niaj hnub no. Cov qauv muaj zog no, ua piv txwv los ntawm GPT-4 thiab nws cov neeg ua ntej, muab lub peev xwm los tsav kev tsim kho tshiab, txhim kho kev tsim khoom, thiab roj kev lag luam loj hlob. Raws li McKinsey thiab Goldman Sachs, qhov cuam tshuam ntawm LLMs ntawm kev lag luam thoob ntiaj teb cov txiaj ntsig thiab kev lag luam yog qhov tseem ceeb, nrog rau qhov muaj peev xwm nce cov txiaj ntsig txhua xyoo los ntawm trillions ntawm cov nyiaj thiab txhawb nqa cov khoom lag luam loj hlob.

Txawm li cas los xij, qhov ua tau zoo ntawm LLMs hinges ntawm qhov zoo ntawm cov ntaub ntawv lawv tau kawm. Cov txheej txheem sophisticated no vam meej ntawm cov ntaub ntawv huv, zoo, vam khom rau cov qauv thiab cov nuances hauv cov ntaub ntawv qhia. LLM lub peev xwm los tsim cov ntaub ntawv sib raug zoo thiab muaj tseeb ploj zuj zus yog tias cov ntaub ntawv siv yog subpar lossis riddled nrog yuam kev. 

Txhais cov ntaub ntawv xav tau

Thawj kauj ruam tseem ceeb hauv kev tsim kom muaj lub zog LLM yog kev noj cov ntaub ntawv. Es tsis txhob sau cov ntaub ntawv ntau yam tsis muaj npe, nws raug nquahu kom txheeb xyuas cov haujlwm tshwj xeeb. Cov koom haum yuav tsum txiav txim siab txog hom ntsiab lus uas LLM yuav tsum tsim, txawm tias nws yog cov ntsiab lus dav dav, cov ntaub ntawv tshwj xeeb, lossis cov cai. Thaum qhov project qhov kev pom meej meej, cov neeg tsim khoom tuaj yeem xaiv cov ntaub ntawv tsim nyog rau kev khawb. Feem ntau qhov chaw rau kev cob qhia LLMs, xws li GPT series, suav nrog cov ntaub ntawv hauv web los ntawm cov platforms xws li Wikipedia thiab cov ntawv xov xwm. Cov cuab yeej zoo li Trafilatura lossis cov tsev qiv ntawv tshwj xeeb tuaj yeem ua haujlwm rau kev rho tawm cov ntaub ntawv, thiab cov ntaub ntawv qhib xws li C4 dataset kuj tseem muaj txiaj ntsig.

Ntxuav thiab npaj cov ntaub ntawv

Tom qab sau cov ntaub ntawv, lub hom phiaj hloov mus rau kev ntxuav thiab npaj cov ntaub ntawv rau cov kav dej qhia. Qhov no entails ob peb txheej ntawm cov ntaub ntawv ua, pib nrog kev txheeb xyuas thiab tshem tawm duplicates, outliers, thiab irrelevant los yog tawg cov ntsiab lus. Cov ntaub ntawv no tsis tsuas yog ua tsis tau zoo rau LLM txoj kev cob qhia tab sis kuj tuaj yeem cuam tshuam rau qhov tseeb ntawm nws cov zis. Tsis tas li ntawd, kev hais lus zoo li suab nrov thiab kev tsis ncaj ncees yog qhov tseem ceeb. Txhawm rau txo qis kev tsis ncaj ncees, tshwj xeeb tshaj yog nyob rau hauv cov xwm txheej uas tsis muaj kev faib tawm hauv chav kawm, oversampling cov chav kawm tsawg tuaj yeem pab sib npaug ntawm cov ntaub ntawv. Rau cov ntaub ntawv uas ploj lawm, cov txheej txheem kev suav sau ua ke, txhawb nqa los ntawm cov cuab yeej xws li PyTorch, Sci Learn, thiab Data Flow, tuaj yeem sau cov khoob uas tsim nyog, ua kom cov ntaub ntawv zoo.

Normalize Nws

Thaum cov ntaub ntawv cleansing thiab deduplication tiav, cov kauj ruam tom ntej yog cov ntaub ntawv normalization. Normalization hloov cov ntaub ntawv mus rau hauv ib hom ntawv, txo cov ntawv dimensionality thiab yooj yim rau kev sib piv thiab tsom xam. Rau cov ntaub ntawv cov ntaub ntawv, cov txheej txheem normalization muaj xws li hloov cov ntawv mus rau tus lej me, tshem tawm cov cim, thiab hloov cov lej rau cov lus. Cov kev hloov pauv no tuaj yeem ua tiav tsis muaj zog nrog cov ntawv ua cov pob khoom thiab cov cuab yeej ua lus ntuj (NLP).

Kuaj cov ntaub ntawv categorical

Scraped datasets tej zaum yuav suav nrog cov ntaub ntawv categorical, uas pab pawg cov ntaub ntawv nrog cov yam ntxwv zoo sib xws, xws li haiv neeg, pawg hnub nyoog, lossis qib kev kawm. Nws yuav tsum tau hloov mus rau hauv cov lej tseem ceeb los npaj cov ntaub ntawv no rau kev cob qhia LLM. Peb lub tswv yim coding feem ntau yog ua haujlwm: Label encoding, Ib-kub encoding, thiab Custom binary encoding. Label encoding muab cov lej tshwj xeeb rau cov pawg sib txawv thiab tsim nyog rau cov ntaub ntawv nominal. Ib-kub encoding tsim kab tshiab rau txhua pawg, nthuav qhov ntev thaum txhim kho kev txhais lus. Kev cai binary encoding sib npaug thawj ob, txo qhov kev sib tw dimension. Kev sim yog qhov tseem ceeb rau kev txiav txim siab uas encoding txoj kev zoo tshaj plaws rau cov ntaub ntawv tshwj xeeb.

Tshem tawm cov ntaub ntawv txheeb xyuas tus kheej

Txawm hais tias kev tu cov ntaub ntawv dav dav yog qhov tseem ceeb rau cov qauv raug, nws tsis lav qhov kev tshem tawm cov ntaub ntawv tus kheej (PII) los ntawm cov ntaub ntawv. Lub xub ntiag ntawm PII hauv cov txiaj ntsig tau tsim tuaj yeem ua rau muaj kev ua txhaum cai ntiag tug tseem ceeb thiab kev pheej hmoo ntawm kev ua raws cai. Txhawm rau txo qhov no, cov koom haum yuav tsum ntiav cov cuab yeej xws li Presidio thiab Pii-Codex tshem tawm lossis npog PII cov ntsiab lus, xws li cov npe, tus lej social security, thiab cov ntaub ntawv kev noj qab haus huv, ua ntej siv tus qauv rau kev cob qhia ua ntej.

Tsom ntsoov rau tokenization

Cov qauv lus loj txheej txheem thiab tsim cov khoom tsim tawm siv cov ntsiab lus ntawm cov ntawv lossis cov lej hu ua tokens. Txhawm rau tsim cov tokens no, cov ntaub ntawv tawm tswv yim yuav tsum tau muab faib ua cov lus lossis kab lus sib txawv, khaws cov qauv lus zoo. Kev siv cov lus, tus cwj pwm, los yog cov lus tokenization qib yog pom zoo kom paub tseeb tias tus qauv nkag siab thiab tsim cov ntawv raug.

Tsis txhob hnov ​​qab feature engineering

Kev ua tau zoo ntawm LLM yog ncaj qha cuam tshuam los ntawm qhov yooj yim uas nws txhais thiab kawm los ntawm cov ntaub ntawv. Feature engineering yog qhov tseem ceeb hauv kev sib txuas ntawm qhov sib txawv ntawm cov ntaub ntawv nyoos thiab cov qauv kev nkag siab. Qhov no suav nrog kev tsim cov yam ntxwv tshiab los ntawm cov ntaub ntawv nyoos, tshem tawm cov ntaub ntawv cuam tshuam, thiab sawv cev rau nws los txhim kho tus qauv lub peev xwm los ua qhov kev kwv yees raug. Piv txwv li, yog tias cov ntaub ntawv muaj cov hnub, cov yam ntxwv ntxiv xws li hnub ntawm lub lim tiam, hli, lossis xyoo tuaj yeem tsim los ntes cov qauv ntawm lub cev. Cov txheej txheem kev rho tawm tshwj xeeb, suav nrog cov lus sib txuas thiab cov xov tooj tsis sib xws, yog cov cuab yeej siv hauv cov txheej txheem no, suav nrog kev faib cov ntaub ntawv, sib txawv, thiab nkag mus rau hauv tokens lossis vectors.

Kev nkag mus tau yog qhov tseem ceeb

Thaum kawg, tau npaj cov ntaub ntawv, nws yuav tsum ua kom nws nkag mus rau LLMs thaum kawm. Cov koom haum tuaj yeem ua tiav qhov no los ntawm kev khaws cov ntaub ntawv ua ntej thiab tsim kho hauv cov qauv uas LLMs tuaj yeem nkag tau yooj yim, xws li cov ntaub ntawv lossis cov ntaub ntawv, hauv cov qauv tsim lossis tsis muaj qauv.

Kev npaj cov ntaub ntawv zoo yog qhov tseem ceeb ntawm AI thiab LLM cov haujlwm. Los ntawm kev ua raws li daim ntawv teev cov txheej txheem ntawm cov kauj ruam los ntawm kev tau txais cov ntaub ntawv mus rau engineering, cov koom haum tuaj yeem teeb tsa lawv tus kheej rau txoj hauv kev rau kev kawm ua qauv zoo thiab qhib lub sijhawm rau kev loj hlob thiab kev tsim kho tshiab. Daim ntawv txheeb xyuas no tseem ua haujlwm tseem ceeb rau kev txhim kho LLM cov qauv uas twb muaj lawm, ua kom lawv txuas ntxiv xa cov lus pom tseeb thiab muaj feem cuam tshuam.