Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) son cada vez más importantes para las empresas y las industrias, ya que pueden ayudar a automatizar tareas y optimizar procesos. Sin embargo, la capacitación y la personalización de los LLM pueden resultar complicadas debido a la necesidad de datos de alta calidad. La mala calidad de los datos y los volúmenes insuficientes pueden afectar negativamente la precisión del modelo, lo que hace que la preparación de los conjuntos de datos sea crucial para los desarrolladores de IA.
Para abordar estos desafíos, NVIDIA ha presentado un sistema integral de procesamiento de datos llamado NeMo Curator. Este sistema ayuda a mejorar el rendimiento de LLM al abordar diversos problemas de calidad de los datos, como documentos duplicados, información de identificación personal (PII) y problemas de formato. Algunas de las técnicas de preprocesamiento utilizadas por NeMo Curator incluyen:
1.
Descarga y extracción de conjuntos de datos en formatos manejables como JSONL. 2. Limpieza preliminar de texto, que implica corregir problemas de Unicode y separar idiomas. 3. Aplicación de métodos de filtrado de calidad heurísticos y avanzados, como la redacción de PII y la descontaminación de tareas. 4. Desduplicación mediante métodos exactos, difusos y semánticos.
5. Combinación de conjuntos de datos seleccionados de múltiples fuentes. La deduplicación es esencial para mejorar la eficiencia del entrenamiento del modelo y garantizar la diversidad de datos. Ayuda a evitar el sobreajuste a contenido repetido y mejora la generalización. El proceso de deduplicación incluye:
1. Desduplicación exacta: identificación y eliminación de documentos completamente idénticos.
2. Deduplicación difusa: uso de firmas MinHash y hash sensible a la localidad para identificar documentos similares. 3. Deduplicación semántica: uso de modelos avanzados para capturar el significado semántico y agrupar contenido similar. Los métodos avanzados de filtrado y clasificación utilizan varios modelos para evaluar y filtrar contenido en función de métricas de calidad.
Estos métodos incluyen clasificadores basados en n-gramas, clasificadores de estilo BERT y LLM para una evaluación de calidad sofisticada. La redacción de PII y la clasificación de datos distribuidos mejoran la privacidad y la organización de los datos, lo que garantiza el cumplimiento de las regulaciones y mejora la utilidad de los conjuntos de datos. La generación de datos sintéticos (SDG) es otro enfoque poderoso para crear conjuntos de datos artificiales que imitan las características de los datos del mundo real y, al mismo tiempo, mantienen la privacidad.
SDG utiliza servicios LLM externos para generar datos diversos y contextualmente relevantes, lo que respalda la especialización del dominio y la destilación de conocimientos entre modelos. Al centrarse en la mejora de la calidad, la deduplicación y la generación de datos sintéticos, los desarrolladores de IA pueden mejorar significativamente el rendimiento y la eficiencia de sus LLM.
Para obtener más información y técnicas detalladas, visita el sitio web de NVIDIA.
Fuente
La publicación Técnicas de preprocesamiento para mejorar el rendimiento de modelos de lenguaje grandes apareció por primera vez en CoinBuzzFeed.
