Datenvorverarbeitung ist ein entscheidender Schritt bei der Entwicklung und dem Training von Large Language Models (LLMs). Best Practices in diesem Bereich tragen maßgeblich zur Qualität und Leistung der entwickelten Modelle bei. Hier sind einige der wichtigsten Vorgehensweisen, unterstützt durch anerkannte Quellen und Beispiele:

1. Datensammlung und Datenquellen: Die Datenquellen sollten vielfältig und umfangreich sein, um eine breite Abdeckung verschiedener Themen und Sprachmuster zu gewährleisten. Qualitätsdaten stammen in der Regel aus Büchern, wissenschaftlichen Artikeln, Webseiten, sozialen Medien und speziellen Datenbanken.

Beispiel: GPT-3, eines der bekanntesten LLMs, wurde unter anderem mithilfe eines massiven Datensatzes trainiert, der aus Büchern, Wikipedia-Artikeln und Webtexten besteht (Brown et al., 2020). Quelle: Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165.

2. Datenbereinigung: Unstrukturierte und unbereinigte Daten können die Qualität des Modells negativ beeinflussen. Daher ist es wichtig, Rauschen und irrelevante Informationen zu entfernen. Zu den typischen Reinigungsprozessen gehören das Entfernen von HTML-Tags, das Bereinigen von Sonderzeichen und die Eliminierung dubioser Quellen.

Beispiel: Entfernen von irrelevanten HTML-Tags und Werbeinhalten von Webdaten (e.g.,
, ). Quelle: Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. arXiv preprint arXiv:1810.04805.

3. Tokenisierung: Die Tokenisierung ist der Prozess des Aufteilens von Texten in kleinere Einheiten (Tokens), die von LLMs verarbeitet werden können. Es ist wichtig, eine geeignete Tokenisierungsmethode zu wählen, die für das spezifische Modell und die Sprache optimiert ist.

Beispiel: Byte Pair Encoding (BPE) ist eine häufig verwendete Methode zur Tokenisierung, die in Modellen wie GPT und BERT zum Einsatz kommt. Quelle: Sennrich, R., Haddow, B., & Birch, A. (2015). Neural machine translation of rare words with subword units. arXiv preprint arXiv:1508.07909.

4. Normalisierung und Standardisierung: Textdaten sollten normalisiert werden, um Konsistenz zu gewährleisten. Dies beinhaltet die Umwandlung von Texten in Kleinbuchstaben, das Entfernen von Akzenten und die Normalisierung von Unicode-Zeichen.

Beispiel: Die Umwandlung von „Männer“ in „manner“ und „Café“ in „cafe“. Quelle: Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Efficient estimation of word representations in vector space. arXiv preprint arXiv:1301.3781.

5. Datenaugmentation: Die Erzeugung zusätzlicher Daten durch Methoden wie Übersetzung, Synonymersetzung und permutierte Phrasen kann hilfreich sein, um die Vielfalt der Trainingsdaten zu erhöhen.

Beispiel: Das Übersetzen eines englischen Satzes ins Deutsche und wieder zurück ins Englische, um eine variierte Form des ursprünglichen Satzes zu erhalten. Quelle: Yu, C., Wang, J., & Bouzerdoum, A. (2020). A survey of methods and strategies for training large-scale deep neural networks. Neurocomputing, 381, 209-229.

6. Anonymisierung und Datenschutz: Um Ethik- und Datenschutzrichtlinien zu erfüllen, sollten personenbezogene Daten anonymisiert oder entfernt werden. Dies ist besonders wichtig bei der Arbeit mit sensiblen Texten oder Daten aus sozialen Medien.

Quelle: Voigt, P., & von dem Bussche, A. (2017). The EU General Data Protection Regulation (GDPR). Springer International Publishing.

Durch die Umsetzung dieser Best Practices kann die Datenvorverarbeitung optimiert werden, was wiederum zu leistungsfähigeren und zuverlässigeren LLMs führt.

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