Demistificazione della preparazione dei dati per modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)

Nel panorama in rapida evoluzione dell’intelligenza artificiale, i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono emersi come forza trasformativa per le imprese moderne. Questi potenti modelli, esemplificati da GPT-4 e dai suoi predecessori, offrono il potenziale per promuovere l’innovazione, migliorare la produttività e alimentare la crescita del business. Secondo McKinsey e Goldman Sachs, l’impatto dei LLM sui profitti aziendali globali e sull’economia è sostanziale, con il potenziale di aumentare i profitti annuali di trilioni di dollari e di stimolare significativamente la crescita della produttività.

Tuttavia, l’efficacia dei LLM dipende dalla qualità dei dati su cui vengono formati. Questi sistemi sofisticati prosperano su dati puliti e di alta qualità, facendo affidamento su modelli e sfumature nei dati di addestramento. La capacità del LLM di generare informazioni coerenti e accurate diminuisce se i dati utilizzati sono scadenti o pieni di errori. 

Definire i requisiti dei dati

Il primo passo cruciale nella creazione di un solido LLM è l'acquisizione dei dati. Piuttosto che raccogliere indiscriminatamente grandi quantità di dati senza etichetta, è consigliabile definire requisiti specifici del progetto. Le organizzazioni dovrebbero determinare il tipo di contenuto che il LLM dovrebbe generare, che si tratti di contenuto generico, informazioni specifiche o persino codice. Una volta chiaro l'ambito del progetto, gli sviluppatori possono selezionare le origini dati appropriate per lo scraping. Le fonti comuni per la formazione dei LLM, come la serie GPT, includono dati web provenienti da piattaforme come Wikipedia e articoli di notizie. Strumenti come Trafilatura o librerie specializzate possono essere utilizzati per l'estrazione dei dati e anche set di dati open source come il set di dati C4 sono risorse preziose.

Pulisci e prepara i dati

Dopo la raccolta dei dati, l'attenzione si sposta sulla pulizia e sulla preparazione del set di dati per la pipeline di addestramento. Ciò comporta diversi livelli di elaborazione dei dati, a partire dall'identificazione e dalla rimozione di duplicati, valori anomali e punti dati irrilevanti o interrotti. Tali dati non solo non contribuiscono positivamente alla formazione del LLM, ma possono anche influire negativamente sull’accuratezza dei suoi risultati. Inoltre, è fondamentale affrontare aspetti come il rumore e i pregiudizi. Per mitigare le distorsioni, in particolare nei casi con distribuzioni di classi sbilanciate, il sovracampionamento della classe minoritaria può aiutare a bilanciare il set di dati. Per i dati mancanti, le tecniche di imputazione statistica, agevolate da strumenti come PyTorch, Sci Learn e Data Flow, possono colmare le lacune con valori adeguati, garantendo un set di dati di alta qualità.

Normalizzalo

Una volta completate la pulizia e la deduplicazione dei dati, il passaggio successivo è la normalizzazione dei dati. La normalizzazione trasforma i dati in un formato uniforme, riducendo la dimensionalità del testo e facilitando il confronto e l'analisi. Per i dati testuali, le procedure di normalizzazione comuni includono la conversione del testo in lettere minuscole, la rimozione della punteggiatura e la conversione dei numeri in parole. Queste trasformazioni possono essere ottenute facilmente con pacchetti di elaborazione testo e strumenti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

Gestire dati categorici

I set di dati raschiati possono talvolta includere dati categorici, che raggruppano informazioni con caratteristiche simili, come razza, gruppi di età o livelli di istruzione. È necessario convertirlo in valori numerici per preparare questi dati per la formazione LLM. In genere vengono utilizzate tre strategie di codifica comuni: codifica etichetta, codifica one-hot e codifica binaria personalizzata. La codifica delle etichette assegna numeri univoci a categorie distinte ed è adatta per dati nominali. La codifica one-hot crea nuove colonne per ogni categoria, espandendo le dimensioni e migliorando l'interpretabilità. La codifica binaria personalizzata bilancia le prime due, mitigando le sfide legate alla dimensionalità. La sperimentazione è fondamentale per determinare quale metodo di codifica si adatta meglio al set di dati specifico.

Rimuovere le informazioni di identificazione personale

Sebbene un'accurata pulizia dei dati sia essenziale per l'accuratezza del modello, non garantisce la rimozione delle informazioni di identificazione personale (PII) dal set di dati. La presenza di PII nei risultati generati può rappresentare una significativa violazione della privacy e un rischio di conformità normativa. Per mitigare questo problema, le organizzazioni dovrebbero utilizzare strumenti come Presidio e Pii-Codex per rimuovere o mascherare elementi PII, come nomi, numeri di previdenza sociale e informazioni sanitarie, prima di utilizzare il modello per la pre-formazione.

Concentrarsi sulla tokenizzazione

I modelli linguistici di grandi dimensioni elaborano e generano output utilizzando unità fondamentali di testo o codice note come token. Per creare questi token, i dati di input devono essere suddivisi in parole o frasi distinte, catturando in modo efficace le strutture linguistiche. È consigliabile utilizzare livelli di tokenizzazione di parole, caratteri o sottoparole per garantire che il modello comprenda e generi il testo in modo accurato.

Non dimenticare l'ingegneria delle funzionalità

Le prestazioni di un LLM sono direttamente influenzate dalla facilità con cui interpreta e apprende dai dati. L’ingegneria delle funzionalità è fondamentale per colmare il divario tra i dati di testo grezzi e la comprensione del modello. Ciò comporta la creazione di nuove funzionalità dai dati grezzi, l’estrazione di informazioni rilevanti e la loro rappresentazione per migliorare la capacità del modello di fare previsioni accurate. Ad esempio, se un set di dati contiene date, è possibile creare funzionalità aggiuntive come il giorno della settimana, del mese o dell'anno per acquisire modelli temporali. Le tecniche di estrazione delle caratteristiche, tra cui l'incorporamento di parole e le reti neurali, sono fondamentali in questo processo, comprendendo il partizionamento dei dati, la diversificazione e la codifica in token o vettori.

L'accessibilità è fondamentale

Infine, una volta preparati i dati, è imperativo renderli accessibili ai LLM durante la formazione. Le organizzazioni possono raggiungere questo obiettivo archiviando i dati preelaborati e ingegnerizzati in formati a cui i LLM possono accedere facilmente, come file system o database, in formati strutturati o non strutturati.

Una preparazione efficace dei dati è un aspetto critico dei progetti AI e LLM. Seguendo un elenco di controllo strutturato di passaggi dall'acquisizione dei dati all'ingegneria, le organizzazioni possono avviarsi sulla strada verso una formazione di modelli di successo e sbloccare opportunità di crescita e innovazione. Questa lista di controllo funge anche da risorsa preziosa per migliorare i modelli LLM esistenti, garantendo che continuino a fornire approfondimenti accurati e pertinenti.