🔴Как системно оценить качество предобработанных данных перед обучением большой языковой модели (LLM)
Перед тем как запускать дорогостоящий процесс обучения LLM, важно убедиться, что ваши данные чисты, релевантны и структурированы.
Оценка должна включать как количественные, так и качественные метрики.
➡️Количественные метрики:
😶Распределение токенов Проверьте, не доминируют ли специальные токены, мусорные фрагменты или нерелевантные конструкции. Ожидаемые токены (например, ключевые слова доменной области) должны иметь разумную частоту.
😶Покрытие словаря Оцените, насколько хорошо охвачены часто встречающиеся слова и сабворды в вашей предметной области. Можно использовать частотный анализ на корпусе.
😶Статистика по длине документов Сравните среднюю и медианную длину документов с ожидаемыми значениями. Аномально короткие или длинные тексты могут быть ошибками разметки или дубликатами.
😶Языковое распределение В мультиязычном корпусе важно убедиться, что каждый язык представлен в правильной пропорции. Используйте модель определения языка (например, fastText или langid.py).
➡️Качественные проверки:
😶Ручная выборка документов Просмотрите случайные примеры: содержимое должно быть осмысленным, без мусора, персональных данных или несоответствий тематике.
😶Проверка дубликатов и шаблонов Автоматически найдите повторяющиеся документы или шаблонные страницы (например, элементы веб-навигации).
😶Оценка перплексии на тестовой модели Можно применить небольшую предварительно обученную LLM к данным, чтобы вычислить перплексию. Высокая перплексия может сигнализировать о шуме или нерелевантности.
😶Автоматическое обнаружение аномалий Используйте кластеризацию или модели выявления аномалий, чтобы найти подозрительные группы документов.
🔴Как системно оценить качество предобработанных данных перед обучением большой языковой модели (LLM)
Перед тем как запускать дорогостоящий процесс обучения LLM, важно убедиться, что ваши данные чисты, релевантны и структурированы.
Оценка должна включать как количественные, так и качественные метрики.
➡️Количественные метрики:
😶Распределение токенов Проверьте, не доминируют ли специальные токены, мусорные фрагменты или нерелевантные конструкции. Ожидаемые токены (например, ключевые слова доменной области) должны иметь разумную частоту.
😶Покрытие словаря Оцените, насколько хорошо охвачены часто встречающиеся слова и сабворды в вашей предметной области. Можно использовать частотный анализ на корпусе.
😶Статистика по длине документов Сравните среднюю и медианную длину документов с ожидаемыми значениями. Аномально короткие или длинные тексты могут быть ошибками разметки или дубликатами.
😶Языковое распределение В мультиязычном корпусе важно убедиться, что каждый язык представлен в правильной пропорции. Используйте модель определения языка (например, fastText или langid.py).
➡️Качественные проверки:
😶Ручная выборка документов Просмотрите случайные примеры: содержимое должно быть осмысленным, без мусора, персональных данных или несоответствий тематике.
😶Проверка дубликатов и шаблонов Автоматически найдите повторяющиеся документы или шаблонные страницы (например, элементы веб-навигации).
😶Оценка перплексии на тестовой модели Можно применить небольшую предварительно обученную LLM к данным, чтобы вычислить перплексию. Высокая перплексия может сигнализировать о шуме или нерелевантности.
😶Автоматическое обнаружение аномалий Используйте кластеризацию или модели выявления аномалий, чтобы найти подозрительные группы документов.
