Neste artigo, você descobrirá:
- O que são dados de treinamento de LLM
- Por que os LLMs precisam de toneladas de dados para serem treinados
- As etapas necessárias para treinar um LLM
- As melhores fontes para coletar dados para o treinamento de LLM
Vamos começar!
O que constitui bons dados de treinamento LLM?
Bons dados de treinamento de LLM devem ser de alta qualidade, diversificados e pertinentes à aplicação pretendida. Idealmente, eles devem abranger uma ampla gama de tópicos, estilos e contextos, o que ajuda o grande modelo de linguagem a aprender padrões de linguagem variados.
As fontes certas dependem do objetivo específico do LLM. Ainda assim, as fontes comumente usadas incluem páginas da web, livros, transcrições de vídeos, publicações online, artigos de pesquisa e arquivos de código. Juntas, elas fornecem uma ampla representação da linguagem e do conhecimento humanos.
O que realmente faz a diferença é que os dados devem ser limpos e livres de ruídos, como textos irrelevantes ou erros de formatação. Eles também devem ser equilibrados para reduzir vieses, permitindo que o modelo aprenda com precisão e gere resultados melhores e mais confiáveis.
Por que os LLMs precisam de muitos dados
Para atingir um alto nível de complexidade, nuance e precisão, os LLMs requerem enormes quantidades de dados. A principal razão é que sua capacidade de compreender a linguagem humana e produzir respostas relevantes depende da exposição a vários padrões de linguagem, tópicos e contextos.
Alimentar um LLM com um grande volume de dados permite que ele compreenda relações sutis, desenvolva uma forte compreensão do contexto e preveja com precisão as sequências de palavras prováveis. Isso acaba melhorando a eficácia geral do modelo.
Esses dados são normalmente extraídos de fontes públicas, pois refletem a amplitude do conhecimento humano e os estilos de comunicação, sem levantar questões de privacidade ou regulamentares. No entanto, para aplicações específicas, Conjuntos de dados privados ou personalizados podem ser usados para ajustar o modelo, desde que estejam em conformidade com os padrões de privacidade.
Em resumo, aqui estão as principais razões pelas quais mais dados levam a LLMs com melhor desempenho:
- Base de conhecimento aprimorada: assim como os seres humanos se tornam mais conhecedores com o acesso a muitas informações, quanto mais tópicos forem abordados nos dados de treinamento, mais provável será que o modelo gere respostas relevantes em vários domínios.
- Padrões linguísticos diversificados: o acesso a vários estilos de escrita e perspectivas dá ao modelo a capacidade de aprender padrões linguísticos sutis. Isso melhora sua compreensão contextual, mesmo em vários idiomas.
- Menos viés: conjuntos de dados maiores tendem a ser menos tendenciosos do que os menores, aumentando a probabilidade de que o LLM produza resultados mais objetivos.
- Respostas aprimoradas: com a exposição a muitos dados, o LLM pode se tornar mais eficaz no reconhecimento de regras linguísticas e relações entre palavras, reduzindo a frequência de erros.
- Respostas factuais: os dados de conteúdo novo ajudam o modelo a se manter alinhado com as informações mais recentes, apoiando respostas mais relevantes e atualizadas.
Como treinar um LLM com dados personalizados
Suponha que você tenha coletado muitos dados de diferentes fontes — sobre as quais você aprenderá em breve. Quais etapas você deve seguir para treinar seu LLM? É hora de descobrir!
Etapa 1: coleta e pré-processamento de dados
- Obtenção de dados: a primeira etapa no treinamento de qualquer LLM é coletar dados — muitos dados de treinamento de LLM. Esses dados geralmente são obtidos de um conjunto de fontes públicas (e, às vezes, privadas). Para obter mais detalhes, consulte nosso guia sobre obtenção de dados.
- Pré-processamento: após coletar os dados brutos, você deve limpá-los para prepará-los para o treinamento. Observe que ferramentas de IA existentes, como o ChatGPT, podem ser usadas durante esse processo, que inclui:
- Limpeza de texto: remoção de conteúdo irrelevante, entradas duplicadas e ruído.
- Normalização: converter o texto para minúsculas, remover palavras irrelevantes e corrigir outras inconsistências de formatação.
- Tokenização: dividir o texto em unidades menores, como palavras, subpalavras ou caracteres, que serão usados pelo modelo durante o treinamento.
Etapa 2: Escolher ou criar o modelo
- Modelos pré-treinados: para a maioria dos projetos LLM, o uso de um modelo pré-treinado como GPT, BERT ou T5 é considerado a abordagem recomendada. Essas soluções já aprenderam a maioria dos padrões linguísticos gerais, e você só precisa ajustá-las para objetivos específicos com dados personalizados. Para uma abordagem guiada, veja como criar um chatbot RAG com GPT-4 usando dados SERP.
- Modelo personalizado: se os modelos pré-treinados não atenderem às suas necessidades ou se você tiver requisitos exclusivos, é possível criar um novo modelo do zero. Ferramentas como PyTorch, LangChain e TensorFlow podem ser usadas para construir e treinar LLMs. Lembre-se de que essa rota requer recursos de computação consideráveis e muito dinheiro.
Etapa 3: Treinamento do modelo
- Pré-treinamento: se você optar por criar seu próprio modelo, o pré-treinamento é fundamental. Durante essa fase, o modelo aprende padrões gerais de linguagem e a estrutura da linguagem. O LLM é normalmente treinado prevendo palavras ou tokens ausentes em uma sequência, o que o ajuda a aprender o contexto e a gramática.
- Ajuste fino: após o pré-treinamento, o ajuste fino adapta o modelo para tarefas específicas, como responder perguntas, resumir textos ou traduzir idiomas. O ajuste fino geralmente é feito usando Conjuntos de dados menores e específicos do domínio. Também pode envolver aprendizado supervisionado, aprendizado por reforço e métodos human-in-the-loop.
Etapa 4: Teste e avaliação
- Teste: uma vez que o modelo tenha sido treinado, a próxima etapa é avaliar seu desempenho usando métricas como precisão, perplexidade, pontuação BLEU ou pontuação F1, dependendo da tarefa em questão. A ideia aqui é garantir que os resultados do modelo sejam precisos e relevantes para o caso de uso pretendido.
- Ajuste de hiperparâmetros: durante o teste, pode ser necessário ajustar alguns hiperparâmetros, como taxas de aprendizagem, tamanhos de lote e recorte de gradiente. Esse processo geralmente requer uma abordagem iterativa com muitas tentativas e ajustes, mas é essencial para otimizar o desempenho do modelo.
Etapa 5: Implantação e monitoramento
- Implantação do modelo: depois que o modelo for treinado, testado e otimizado, você deverá implantá-lo para uso no mundo real. Isso pode envolver a integração do modelo a aplicativos, sistemas ou serviços que possam se beneficiar de seus recursos. Exemplos desses aplicativos são chatbots, assistentes virtuais e ferramentas de geração de conteúdo.
- Monitoramento contínuo: após a implantação, o monitoramento contínuo é vital para garantir que o modelo mantenha seu desempenho ao longo do tempo. O retreinamento periódico com dados novos pode ajudar o modelo a se manter atualizado e melhorar seus resultados à medida que mais informações se tornam disponíveis.
Melhores fontes para recuperar dados de treinamento de LLM
Agora você sabe que os dados são o que fazem toda a diferença quando se trata de treinamento de LLM. Portanto, você está pronto para explorar as melhores fontes para coletar dados de treinamento de LLM, categorizados por tipo de fonte.
Conteúdo da Web
A web é, sem surpresa, a fonte de dados mais rica, maior e mais usada para o treinamento de LLM. A extração de dados de páginas da web é um processo conhecido como Scraping de dados, que ajuda a coletar grandes quantidades de dados.
Por exemplo, redes sociais como X, Facebook e Reddit contêm dados de conversas. A Wikipedia hospeda mais de 60 milhões de páginas sobre uma ampla variedade de tópicos. Sites de comércio eletrônico como Amazon e eBay apresentam dados valiosos por meio de descrições e avaliações de produtos. Esse tipo de informação é inestimável para treinar LLMs a compreender sentimentos e linguagem cotidiana. É por isso que LLMs populares como GPT-4 e BERT dependem fortemente de dados da web.
Quando se trata de coletar dados da Internet, você tem duas opções:
- Crie seu próprio Scraper
- Adquira um conjunto de dados abrangente e pronto para uso
Seja qual for a sua escolha, a Bright Data tem o que você precisa. Com uma API de Scraper dedicada, projetada para recuperar dados atualizados de mais de 100 sites, e um amplo mercado de Conjuntos de dados, ela oferece acesso a tudo o que você precisa para uma coleta eficaz de dados de treinamento de LLM.
Discussões científicas
Sites como Stack Exchange e ResearchGate permitem que pesquisadores, profissionais e entusiastas façam perguntas, compartilhem conhecimento e discutam vários tópicos. Eles abrangem várias áreas, incluindo matemática, física, ciência da computação e biologia.
As discussões científicas nessas plataformas são altamente valiosas para treinar LLMs a reconhecer perguntas técnicas complexas e garantir respostas aprofundadas.
Estudos de pesquisa
Os trabalhos de pesquisa podem fornecer aos LLMs conhecimentos especializados em medicina, tecnologia, economia, engenharia, finanças e muito mais. Fontes como Google Scholar, ResearchGate, PubMed Central e PLOS ONE oferecem acesso a artigos revisados por pares. Estes apresentam novas ideias, conceitos e metodologias nas suas respetivas disciplinas.
Esses documentos contêm jargões técnicos e tópicos complexos, tornando-os ideais para treinar LLMs em domínios profissionais e/ou científicos.
Livros
Os livros são um excelente recurso para treinar LLMs, especialmente quando se trata de aprender linguagem formal. O problema é que a maioria dos livros é protegida por direitos autorais, o que pode limitar seu uso. Felizmente, existem livros de domínio público disponíveis que podem ser acessados e usados livremente.
Por exemplo, o Projeto Gutenberg conta com mais de 70.000 e-books gratuitos em uma ampla variedade de gêneros. Eles cobrem muitos tópicos, tornando o LLM conhecedor de filosofia, ciência, literatura e muito mais.
Conteúdo de código
Se o seu LLM também deve ser capaz de lidar com tarefas de programação, alimentá-lo com código é uma etapa necessária. Plataformas como GitHub, Stack Overflow, Hackerrank, GitLab e DockerHub hospedam milhares de repositórios de código e perguntas de programação.
Somente o GitHub armazena milhões de repositórios de código-fonte aberto em uma ampla variedade de linguagens de programação, de Python e JavaScript a C++ e Go. Ao treinar com esse código, os LLMs podem aprender a gerar código, depurar erros e compreender a sintaxe e a lógica por trás das linguagens de programação.
Agências de notícias
Google News, Reuters, BBC, CNN, Yahoo News, Yahoo Finance e outros grandes sites de mídia têm artigos, reportagens e atualizações sobre uma ampla variedade de tópicos. Eles abrangem política, economia, saúde, entretenimento e muito mais. Acompanhe nosso artigo sobre como extrair dados do Yahoo Finance.
Os artigos de notícias ajudam os LLMs a compreender a natureza evolutiva da linguagem. Eles também oferecem insights importantes sobre variações regionais de linguagem, tom e estrutura, já que diferentes veículos podem atender a públicos diferentes. Além disso, esses dados de treinamento de LLM são essenciais para que o modelo se mantenha atualizado sobre os eventos atuais e as tendências globais.
Além disso, você pode usar uma API de Scraper de dados financeiros ou de notícias ou explorar nosso mercado de conjuntos de dados.
Transcrições de vídeo
As transcrições de vídeo são um recurso inestimável para treinar LLMs em linguagem conversacional. Esses dados desempenham um papel crucial se o modelo precisar lidar com tarefas como atendimento ao cliente ou suporte, por exemplo.
Plataformas de vídeo públicas, como YouTube, Vimeo e TED Talks, oferecem uma grande variedade de conteúdos transcritos sobre uma ampla variedade de tópicos. Essas transcrições capturam conversas naturais, discursos e palestras, fornecendo dados de treinamento LLM ricos. Veja nosso tutorial sobre como extrair dados do YouTube.
Conclusão
Neste artigo, você explorou o que torna os dados de treinamento de LLM de qualidade, onde recuperá-los e como usá-los para treinar um grande modelo de linguagem. Independentemente da abordagem que você adotar, o primeiro passo é reunir muitos dados. Nesse jogo, a Web é a fonte mais valiosa a ser explorada.
A Bright Data é um dos fornecedores de dados paraIA mais conceituadosdo mercado. Ela oferece soluções abrangentes para descobrir, coletar e gerenciar facilmente dados da web em grande escala. Desde o pré-treinamento até o ajuste fino de seus modelos, ela fornece dados continuamente atualizados, limpos, validados, compatíveis, éticos e escalonáveis.
As soluções da Bright Data para recuperação de dados de treinamento LLM incluem:
- Conjuntos de dados: conjuntos de dados pré-coletados, limpos e validados contendo mais de 5 bilhões de registros em mais de 100 domínios populares.
- API de Scraper: pontos finais dedicados projetados para a extração eficiente dos principais domínios.
- Rastreamento sem servidor: ferramentas para coleta simplificada de dados com desempenho otimizado.
- Proxies de datacenter: proxies confiáveis e de alta velocidade para oferecer suporte ao Scraping de dados da web.
Inscreva-se agora e explore os Conjuntos de dados da Bright Data, incluindo uma amostra gratuita.
