Bij het trainen van Large Language Models (LLM’s) zoals GPT-3 zijn er verschillende technieken en methodes die worden gebruikt om de gegevens te beheren en te optimaliseren. Hieronder worden enkele trainingsgegevensbeheertechnieken voor LLM’s beschreven, inclusief voorbeelden en bronnen.
Een van de eerste stappen bij het trainen van een LLM is de voorbereiding en voorbehandeling van de gegevens. Dit omvat het verzamelen, opschonen en formatteren van de gegevens zodat ze geschikt zijn voor modeltraining. Het kan bijvoorbeeld nodig zijn om tekstgegevens te normaliseren door hoofdletters te standaardiseren, speciale tekens te verwijderen en witruimtes te corrigeren.
Voorbeeld: Bij het trainen van GPT-3 werden miljarden woorden uit een breed scala aan bronnen zoals boeken, artikelen en webpagina’s verzameld en voorbehandeld om consistente en relevante tekstgegevens te verkrijgen.
Bron: 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](https://arxiv.org/abs/2005.14165).
De gegevensschoonmaakstap is cruciaal om ervoor te zorgen dat de trainingsdata vrij is van ruis en verkeerde informatie, wat de kwaliteit van het getrainde model aanzienlijk kan verbeteren. Dit kan handmatige of geautomatiseerde technieken omvatten om duplicaten te verwijderen, onjuiste labels te corrigeren en irrelevante gegevens te elimineren.
Voorbeeld: Het verwijderen van spam en irrelevante tekst uit webgebaseerde data om te zorgen dat ongewenste teksten niet bijdragen aan de modeltraining.
Bron: Jiang, Y. et al. (2020). “Generalized Data Cleaning with Supervised Learning.” Proceedings of the 2020 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data.
Data augmentatie is een techniek waarbij de hoeveelheid trainingsdata kunstmatig wordt verhoogd zonder nieuwe gegevens te verzamelen. Dit kan bijvoorbeeld door kleine variaties op bestaande data toe te passen, zoals synoniemen in zinnen vervangen, zinnen herformuleren of data transformaties uitvoeren.
Voorbeeld: Het gebruik van technieken zoals back-translation, waarbij een zin wordt vertaald naar een andere taal en vervolgens terug naar de oorspronkelijke taal, om variaties in de gegevens te creëren zonder de betekenis te verliezen.
Bron: Sennrich, R., Haddow, B., & Birch, A. (2016). “Improving Neural Machine Translation Models with Monolingual Data.” Proceedings of the 54th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers).
Bij het trainen van een LLM is het essentieel om de gegevens in verschillende subsets op te splitsen, zoals trainingsset, validatieset en testset. Dit helpt bij het monitoren van de modelprestatie en het voorkomen van overfitting.
Voorbeeld: Het opsplitsen van een grote dataset in 80% trainingsdata, 10% validatiedata en 10% testdata om modelprestatie gedurende de training te evalueren en te valideren.
Bron: Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). “Deep Learning.” MIT Press.
Actief leren is een techniek waarbij een model in training kan communiceren met een data-expert, om te vragen om labels voor de meest informatieve gegevenspunten. Dit helpt om met minder data een hogere nauwkeurigheid te bereiken door vooral te focussen op moeilijke of ambigue gevallen.
Voorbeeld: Implementatie van actief leren in scenario’s waar menselijke annotatoren betrokken worden om data te annoteren die door het model als onzeker wordt ingeschat., zoals moeilijke vertaalzinnen.
Bron: Settles, B. (2009). “Active Learning Literature Survey.” Technical Report, University of Wisconsin-Madison.
De beschreven technieken voor het beheren van trainingsgegevens zijn essentieel voor het efficiënt en effectief trainen van Large Language Models. Van gegevensvoorbereiding en schoonmaak tot data-augmentatie en actief leren, elke stap speelt een cruciale rol in het verbeteren van modelprestaties en het minimaliseren van fouten. Deze methoden worden ondersteund door wetenschappelijke onderzoeken en technische rapporten die hun effectiviteit en toepassing in de praktijk aantonen.
