Principales sources pour trouver des données de formation LLM

Dans cet article, vous découvrirez :

• Ce que sont les données d’entraînement LLM
• Pourquoi les LLM ont besoin d’énormes quantités de données pour être formés
• Les étapes nécessaires à la formation d’un LLM
• Les meilleures sources pour collecter des données pour la formation des LLM

C’est parti !

Qu’est-ce qui constitue de bonnes données d’entraînement pour les LLM ?

De bonnes données d’entraînement pour un LLM doivent être de haute qualité, variées et pertinentes pour l’application prévue. Idéalement, elles doivent couvrir un large éventail de sujets, de styles et de contextes, ce qui aide le grand modèle linguistique à apprendre des schémas linguistiques variés.

Les sources appropriées dépendent de l’objectif spécifique du LLM. Néanmoins, les sources couramment utilisées comprennent les pages web, les livres, les transcriptions vidéo, les publications en ligne, les articles de recherche et les archives de code. Ensemble, elles offrent une large représentation du langage et des connaissances humaines.

Ce qui fait vraiment la différence, c’est que les données doivent être propres et exemptes de bruit, tel que du texte non pertinent ou des erreurs de formatage. Elles doivent également être équilibrées afin de réduire les biais, ce qui permet au modèle d’apprendre avec précision et de générer des résultats meilleurs et plus fiables.

Pourquoi les LLM ont besoin de beaucoup de données

Pour atteindre un niveau élevé de complexité, de nuance et de précision, les LLM ont besoin d’énormes quantités de données. La raison principale est que leur capacité à comprendre le langage humain et à produire des réponses pertinentes dépend de leur exposition à de multiples modèles linguistiques, sujets et contextes.

Alimenter un LLM avec un grand volume de données lui permet de saisir des relations subtiles, de développer une solide compréhension du contexte et de prédire avec précision les séquences de mots probables. Cela améliore en fin de compte l’efficacité globale du modèle.

Ces données sont généralement extraites de sources publiques, car celles-ci reflètent l’étendue des connaissances humaines et des styles de communication, sans soulever de problèmes de confidentialité ou de réglementation. Cependant, pour des applications spécifiques, des Jeux de données privés ou personnalisés peuvent être utilisés pour affiner le modèle, à condition qu’ils respectent les normes de confidentialité.

En résumé, voici les principales raisons pour lesquelles un volume de données plus important conduit à des LLM plus performants :

• Base de connaissances améliorée: tout comme les humains acquièrent davantage de connaissances lorsqu’ils ont accès à beaucoup d’informations, plus les données d’entraînement couvrent de sujets, plus le modèle sera susceptible de générer des réponses pertinentes dans plusieurs domaines.
• Modèles linguistiques diversifiés: l’accès à un certain nombre de styles d’écriture et de perspectives donne au modèle la capacité d’apprendre des modèles linguistiques nuancés. Cela améliore sa compréhension contextuelle, même dans plusieurs langues.
• Réduction des biais: les ensembles de données plus importants ont tendance à être moins biaisés que les plus petits, ce qui augmente la probabilité que le LLM produise des résultats plus objectifs.
• Réponses améliorées: grâce à l’exposition à un grand nombre de données, le LLM peut devenir plus efficace dans la reconnaissance des règles linguistiques et des relations entre les mots, réduisant ainsi la fréquence des erreurs.
• Réponses factuelles: les données provenant de contenus récents aident le modèle à rester en phase avec les dernières informations, ce qui permet d’obtenir des réponses plus pertinentes et actualisées.

Comment former un LLM à partir de données personnalisées

Supposons que vous ayez recueilli de nombreuses données provenant de différentes sources, que vous découvrirez bientôt. Quelles étapes devez-vous suivre pour former votre LLM ? Il est temps de le découvrir !

Étape n° 1 : collecte et prétraitement des données

• Approvisionnement en données: la première étape de l’entraînement d’un LLM consiste à collecter des données, et notamment de nombreuses données d’entraînement LLM. Ces données sont généralement obtenues à partir d’un ensemble de sources publiques (et parfois privées). Pour plus de détails, consultez notre guide sur l’approvisionnement en données.
• Pré-traitement: après avoir collecté les données brutes, vous devez les nettoyer afin de les préparer pour l’entraînement. Notez que les outils d’IA existants tels que ChatGPT peuvent être utilisés au cours de ce processus, qui comprend :
  • Nettoyage du texte: suppression du contenu non pertinent, des entrées en double et du bruit.
  • Normalisation: conversion du texte en minuscules, suppression des mots vides et correction d’autres incohérences de formatage.
  • Tokenisation: décomposition du texte en unités plus petites telles que des mots, des sous-mots ou des caractères, qui seront utilisées par le modèle pendant l’entraînement.

Étape n° 2 : choisir ou créer le modèle

• Modèles pré-entraînés: pour la plupart des projets LLM, l’utilisation d’un modèle pré-entraîné tel que GPT, BERT ou T5 est considérée comme l’approche recommandée. Ces solutions ont déjà appris la plupart des modèles linguistiques généraux, et il vous suffit de les affiner pour des objectifs spécifiques à l’aide de données personnalisées. Pour une approche guidée, découvrez comment créer un chatbot RAG avec GPT-4 à l’aide des données SERP.
• Modèle personnalisé: si les modèles pré-entraînés ne répondent pas à vos besoins ou si vous avez des exigences particulières, vous pouvez créer un nouveau modèle à partir de zéro. Des outils tels que PyTorch, LangChain et TensorFlow peuvent être utilisés pour créer et entraîner des LLM. Gardez à l’esprit que cette approche nécessite des ressources informatiques considérables et beaucoup d’argent.

Étape n° 3 : Formation du modèle

• Pré-entraînement: si vous choisissez de créer votre propre modèle, le pré-entraînement est essentiel. Au cours de cette phase, le modèle apprend les schémas linguistiques généraux et la structure de la langue. Le LLM est normalement entraîné en prédisant les mots ou les tokens manquants dans une séquence, ce qui l’aide à apprendre le contexte et la grammaire.
• Réglage fin: après le pré-entraînement, le réglage fin ajuste le modèle à des tâches spécifiques, telles que répondre à des questions, résumer des textes ou traduire des langues. Le réglage fin est souvent effectué à l’aide de jeux de données plus petits et spécifiques à un domaine. Il peut également impliquer l’apprentissage supervisé, l’apprentissage par renforcement et des méthodes impliquant l’intervention humaine.

Étape n° 4 : Test et évaluation

• Test: une fois le modèle formé, l’étape suivante consiste à évaluer ses performances à l’aide de mesures telles que la précision, la perplexité, le score BLEU ou le score F1, en fonction de la tâche à accomplir. L’idée ici est de s’assurer que les résultats du modèle sont à la fois précis et pertinents pour l’utilisation prévue.
• Réglage des hyperparamètres: pendant les tests, vous devrez peut-être ajuster certains hyperparamètres, tels que les taux d’apprentissage, la taille des lots et le clipping des gradients. Ce processus nécessite généralement une approche itérative avec de nombreux essais et ajustements, mais il est essentiel pour optimiser les performances du modèle.

Étape n° 5 : déploiement et surveillance

• Déploiement du modèle: une fois le modèle formé, testé et optimisé, vous devez le déployer pour une utilisation dans le monde réel. Cela peut impliquer l’intégration du modèle dans des applications, des systèmes ou des services qui peuvent bénéficier de ses capacités. Parmi les exemples d’applications, on peut citer les chatbots, les assistants virtuels et les outils de génération de contenu.
• Surveillance continue: après le déploiement, une surveillance continue est essentielle pour s’assurer que le modèle maintient ses performances au fil du temps. Un réentraînement périodique avec des données récentes peut aider le modèle à rester à jour et à améliorer ses résultats à mesure que de nouvelles informations deviennent disponibles.

Meilleures sources pour récupérer des données d’entraînement LLM

Vous savez désormais que les données font toute la différence en matière de formation LLM. Vous êtes donc prêt à explorer les meilleures sources pour collecter des données de formation LLM, classées par type de source.

Contenu Web

Sans surprise, le Web est la source de données la plus riche, la plus importante et la plus utilisée pour la formation LLM. L’extraction de données à partir de pages Web est un processus appelé « Scraping web », qui vous aide à collecter de grandes quantités de données.

Par exemple, les réseaux sociaux tels que X, Facebook et Reddit contiennent des données conversationnelles. Wikipédia héberge plus de 60 millions de pages sur un large éventail de sujets. Les sites de commerce électronique tels qu’Amazon et eBay proposent des données précieuses grâce aux descriptions et aux avis sur les produits. Ce type d’informations est inestimable pour former les LLM à comprendre les sentiments et le langage courant. C’est pourquoi les LLM populaires tels que GPT-4 et BERT s’appuient fortement sur les données web.

Pour extraire des données sur Internet, vous avez deux options :

1. Construire votre propre Scraper
2. Acheter un ensemble de jeux de données complets et prêts à l’emploi

Quelle que soit l’approche que vous choisissez, Bright Data a ce qu’il vous faut. Grâce à une API de Scraper Web dédiée, conçue pour récupérer des données récentes sur plus de 100 sites, et à une vaste place de marché de Jeux de données, vous avez accès à tout ce dont vous avez besoin pour collecter efficacement des données d’entraînement pour les LLM.

Discussions scientifiques

Des sites tels que Stack Exchange et ResearchGate permettent aux chercheurs, aux praticiens et aux passionnés de poser des questions, de partager leurs connaissances et de discuter de divers sujets. Ceux-ci couvrent de nombreux domaines, notamment les mathématiques, la physique, l’informatique et la biologie.

Les discussions scientifiques sur ces plateformes sont très précieuses pour former les LLM à reconnaître des questions techniques complexes et à garantir des réponses approfondies.

Études de recherche

Les articles de recherche peuvent apporter aux LLM des connaissances spécialisées en médecine, technologie, économie, ingénierie, finance, etc. Des sources telles que Google Scholar, ResearchGate, PubMed Central et PLOS ONE donnent accès à des articles évalués par des pairs. Ceux-ci présentent de nouvelles idées, concepts et méthodologies dans leurs disciplines respectives.

Ces documents contiennent du jargon technique et traitent de sujets complexes, ce qui les rend idéaux pour former les LLM dans les domaines professionnels et/ou scientifiques.

Livres

Les livres sont une excellente ressource pour former les LLM, en particulier lorsqu’il s’agit d’apprendre le langage formel. Le problème est que la plupart des livres sont protégés par des droits d’auteur, ce qui peut limiter leur utilisation. Heureusement, il existe des livres du domaine public qui peuvent être consultés et utilisés librement.

Par exemple, le projet Gutenberg compte plus de 70 000 livres électroniques gratuits dans un large éventail de genres. Ceux-ci couvrent de nombreux sujets, ce qui permet au LLM d’acquérir des connaissances en philosophie, en sciences, en littérature, etc.

Contenu de code

Si votre LLM doit également être capable de gérer des tâches de programmation, il est nécessaire de lui fournir du code. Des plateformes telles que GitHub, Stack Overflow, Hackerrank, GitLab et DockerHub hébergent des milliers de référentiels de code et de questions de programmation.

À lui seul, GitHub stocke des millions de référentiels de code open source dans un large éventail de langages de programmation, de Python et JavaScript à C++ et Go. En s’entraînant sur ce code, les LLM peuvent apprendre à générer du code, à déboguer des erreurs et à comprendre la syntaxe et la logique qui sous-tendent les langages de programmation.

Médias d’information

Google News, Reuters, BBC, CNN, Yahoo News, Yahoo Finance et d’autres grands sites d’information proposent des articles, des reportages et des mises à jour sur un large éventail de sujets. Ceux-ci couvrent la politique, l’économie, la santé, le divertissement, etc. Suivez notre article sur la manière de scraper Yahoo Finance.

Les articles d’actualité aident les LLM à comprendre la nature évolutive du langage. Ils offrent également des informations clés sur les variations linguistiques régionales, le ton et la structure, car différents médias peuvent s’adresser à des publics différents. De plus, ces données de formation LLM sont essentielles pour que le modèle reste au fait de l’actualité et des tendances mondiales.

Vous pouvez également utiliser une API de scraping de données financières ou d’actualités, ou explorer notre marché de données.

Transcriptions vidéo

Les transcriptions vidéo sont une ressource inestimable pour former les LLM au langage conversationnel. Ces données jouent un rôle crucial si le modèle doit gérer des tâches telles que le service client ou l’assistance, par exemple.

Les plateformes vidéo publiques telles que YouTube, Vimeo et TED Talks proposent toutes une multitude de contenus transcrits sur une grande variété de sujets. Ces transcriptions capturent des conversations, des discours et des conférences naturels, fournissant ainsi des données d’entraînement LLM riches. Consultez notre tutoriel sur la manière d’extraire des données de YouTube.

Conclusion

Dans cet article, vous avez découvert ce qui constitue des données d’entraînement LLM de qualité, où les récupérer et comment les utiliser pour entraîner un grand modèle linguistique. Quelle que soit l’approche que vous adoptez, la première étape consiste à collecter un grand nombre de données. Dans ce domaine, le Web est la source la plus précieuse à exploiter.

Bright Data est l’un des fournisseurs de données pourl’IA les plus réputésdu marché. Il propose des solutions complètes pour découvrir, collecter et gérer facilement des données Web à grande échelle. De la préformation à l’ajustement de vos modèles, il fournit des données continuellement actualisées, propres, validées, conformes, éthiques et évolutives.

Les solutions de Bright Data pour la récupération de données d’entraînement LLM comprennent :

• Jeux de données: jeux de données pré-collectés, propres et validés contenant plus de 5 milliards d’enregistrements dans plus de 100 domaines populaires.
• API de Scraper: points de terminaison dédiés conçus pour un scraping efficace des principaux domaines.
• Scraping sans serveur: outils pour une collecte de données simplifiée avec des performances optimisées.
• Proxys de centre de données: proxys fiables et à haut débit pour prendre en charge le Scraping web.

Inscrivez-vous dès maintenant et explorez les Jeux de données de Bright Data, y compris un échantillon gratuit.