Le préprocessing des données pour les modèles de langage de grande taille (Large Language Models ou LLMs) est une étape cruciale qui peut grandement influencer la performance et l’efficacité du modèle. Voici quelques-unes des meilleures pratiques pour le préprocessing des données pour les LLMs, basées sur des sources reconnues dans la communauté de l’apprentissage automatique.
1. Nettoyage des Données: La première étape du préprocessing des données consiste à supprimer les éléments de texte inutiles ou nuisibles. Cela inclut la suppression des espaces blancs en excès, des caractères non UTF-8, des balises HTML, des URL, et des caractères spéciaux. Par exemple, l’étude par Radford et al. (2019) pour GPT-2 met en avant l’importance du nettoyage des entrées de texte pour améliorer la qualité des données d’entraînement ([Radford et al., 2019](https://cdn.openai.com/gpt-2/technical-report.pdf)).
1. Tokenisation: La tokenisation est le processus de conversion d’un texte brut en une série de “tokens”. Ces tokens peuvent être des mots, des sous-mots ou même des caractères individuels. Différents modèles utilisent différentes approches de tokenisation. Par exemple, BERT utilise une méthode de tokenisation basée sur WordPiece, tandis que GPT utilise byte pair encoding (BPE). La tokenisation permet au modèle de gérer des séquences de texte comme des entités discrètes ([Devlin et al., 2019](https://arxiv.org/abs/1810.04805)).
1. Normalisation: La normalisation des données inclut des opérations telles que la conversion en minuscules, la suppression ou la normalisation des accents et la lemmatisation. Ces étapes aident à réduire la variabilité dans les données textuelles et permettent aux modèles de mieux généraliser. Un exemple est le prétraitement effectué par BERT, où tous les textes sont convertis en minuscules et les symboles spéciaux sont soigneusement gérés pour maintenir la cohérence des données ([Devlin et al., 2019](https://arxiv.org/abs/1810.04805)).
1. Filtering: Il peut être avantageux de filtrer les données non pertinentes ou de mauvaise qualité. Cela peut inclure la détection de langue pour s’assurer que seule la langue d’intérêt est conservée, ou encore le filtrage de contenus toxiques ou biaisés. Le projet Common Crawl, souvent utilisé comme source de données pour LLMs, effectue un filtrage préliminaire pour garantir une qualité de données optimale ([Raffel et al., 2020](https://arxiv.org/abs/1910.10683)).
1. Segmenting Texte: Diviser le texte en segments cohérents peut améliorer l’entrainement du modèle. Par exemple, il est souvent utile de s’assurer que les phrases ou paragraphes ne sont pas coupés au milieu lorsqu’on forme des batches de données.
1. Balance des Données: Une autre pratique importante est d’équilibrer les données pour éviter les biais de dominance d’un certain type de texte ou sujet. Cela implique de s’assurer que le dataset est bien diversifié et représentatif des différents contextes d’utilisation.
1. Enrichissement des Données: Parfois, les données disponibles ne suffisent pas et il peut s’avérer utile de les enrichir via des techniques comme la traduction automatique, la paraphrase ou l’augmentation des données. Ces techniques ajoutent de la variété et augmentent la robustesse du modèle.
1. Anonymisation et Confidentialité: Il est essentiel de s’assurer que les données utilisées pour entraîner les modèles respectent les réglementations sur la confidentialité. Cela peut inclure la suppression ou l’anonymisation des informations personnelles sensibles.
Ces pratiques sont essentielles non seulement pour préparer des données de haute qualité mais aussi pour garantir que les modèles sont éthiques et responsables dans leurs applications.
En suivant ces meilleures pratiques, il est possible de maximiser l’efficacité des modèles de langage de grande taille, tout en garantissant des résultats robustes et éthiques.
