寻找 LLM 训练数据的最佳来源

学习如何收集高质量的 LLM 训练数据、训练模型的步骤,以及在哪里能找到最适合语言学习的优质数据来源。
1 min read
LLM 训练数据

在本文中,你将了解到:

  • LLM 训练数据是什么
  • 为什么 LLM 需要海量数据进行训练
  • 训练 LLM 所需的步骤
  • 收集 LLM 训练数据的最佳来源

让我们开始吧!

什么是优质的 LLM 训练数据?

优质的 LLM 训练数据必须高质量、多样化,并与预期应用相关。理想情况下,它应涵盖广泛的话题、风格和语境,帮助 大型语言模型 学习多样的语言模式。

适合的来源取决于 LLM 的具体目标。但常见来源包括网页、书籍、视频转录、在线出版物、研究文章以及代码库。这些素材结合在一起,能全面展现人类的语言和知识。

真正起决定性作用的是,这些数据必须干净并且无噪声,例如避免无关文本或格式错误。它也应保持平衡以减少偏见,从而使模型更准确地学习并 生成更好、更可靠的输出

为什么 LLM 需要大量数据

为了达到高水平的复杂性、细微度和准确性,LLM 需要海量数据。其主要原因在于,模型理解人类语言和给出相关回答的能力取决于对多种语言模式、主题和语境的接触。

为 LLM 提供海量数据可以让它掌握微妙的关联,在语境上具有强大的理解力,并准确预测可能的词序,从而整体上提高模型的效率。

这些数据通常从公共来源中提取,因为这些来源能够反映人类知识与沟通方式的广度,同时无需涉及隐私或监管问题。然而,在特定应用领域中,可能会使用 私有或定制的数据集 对模型进行微调,前提是符合隐私标准。

简而言之,下列原因说明为什么更多数据会带来更出色的 LLM:

  • 增强知识库:就像人类可以通过大量信息变得更加博学一样,训练数据包含的话题越多,模型在多个领域生成相关回复的可能性就越大。
  • 多样化的语言模式:获取大量写作风格和观点可以让模型学会更微妙的语言模式,提高对语境的理解能力,即使是跨多种语言。
  • 减少偏见:比起小数据集,大型数据集往往偏见更少,有助于模型产生更加客观的结果。
  • 响应更准确:在大量数据的基础上,LLM 能够更有效地识别语言规则以及词与词之间的关系,减少错误发生率。
  • 具备事实性回答:来自最新内容的数据可以帮助模型保持与最新信息的同步,生成更相关且及时的回复。

如何使用自定义数据训练 LLM

假设你已经从不同来源收集了海量数据(稍后会学习更多相关内容)。那么应该遵循哪些步骤来训练 LLM 呢?让我们来一探究竟!

步骤#1:数据收集与预处理

  • 数据来源:训练任何 LLM 的第一步都是收集大量数据,这些数据通常来自一系列公共(有时也包括私有)来源。想了解更多,可阅读我们关于 数据来源的指南。
  • 预处理:收集到原始数据后,需要对其进行清洗,以便用于训练。请注意,像 ChatGPT 这样的现有 AI 工具可以为此过程提供帮助,主要包括:
    • 文本清理:移除不相关内容、重复项和噪声。
    • 正规化:将文本转换为小写、去除停用词以及解决其他格式不一致的问题。
    • 分词:将文本拆分为更小的单元(如词、子词或字符),模型将在训练过程中使用这些单元。

步骤#2:选择或创建模型

  • 预训练模型:对于大多数 LLM 项目而言,使用像 GPTBERTT5 等的预训练模型通常是首选。这些模型已经学习了大部分通用的语言模式,你只需使用自定义数据对它们进行微调,从而针对特定目标。这方面的教程可参考 如何使用 GPT-4 和 SERP 数据创建一个 RAG 聊天机器人
  • 自定义模型:如果预训练模型无法满足你的需求,或者你有独特的要求,可以从头开始创建新模型。可使用 PyTorchLangChainTensorFlow 等工具来构建和训练 LLM。但请记住,这条路需要大量的计算资源和资金投入。

步骤#3:模型训练

  • 预训练:如果你选择自己创建模型,那么 预训练是关键。在此阶段,模型会学习通用的语言模式和语言结构。通常通过预测序列中缺失的词或标记来训练,这有助于模型学习上下文和语法。
  • 微调:在预训练后,使用 微调 来针对特定任务调整模型,比如回答问题、摘要文本或进行语言翻译。微调通常使用规模较小、针对特定领域的数据集进行,也可能包括有监督学习、强化学习以及 人工干预(human-in-the-loop)的方式。

步骤#4:测试与评估

  • 测试:模型训练完成后,需要使用如准确率(accuracy)、困惑度(perplexity)、BLEU 分数或 F1 分数等指标来评估模型表现(具体取决于任务类型)。这里的目标是确保模型输出对其预期用例既准确又相关。
  • 超参数调整:测试过程中,你可能需要调整一些 超参数,例如学习率、批量大小以及梯度裁剪。通常采用迭代方式,需要多次尝试和调整,但对优化模型性能至关重要。

步骤#5:部署与监控

  • 模型部署:当模型经过训练、测试并完成优化后,需要将其部署在实际环境中,比如集成到应用、系统或服务中,让其发挥作用。例如聊天机器人、虚拟助手以及内容生成工具等。
  • 持续监控:部署后,需要持续监控模型表现,以确保其性能随时间保持稳定。定期使用新数据进行再训练有助于模型保持更新,并随着更多信息的出现进一步优化输出。

获取 LLM 训练数据的最佳来源

现在你已经知道了数据在 LLM 训练中的重要意义。接下来让我们探索收集 LLM 训练数据的最佳来源,并按类型进行分类。

网络内容

毫不意外,网络是数据最丰富、规模最大、使用最广泛的来源。通过 网络爬虫可以从网页提取数据,从而收集大量信息。

例如,X、Facebook、Reddit 等社交网络平台拥有丰富的对话数据。Wikipedia 拥有 6000 多万条涵盖广泛主题的页面。Amazon、eBay 等电商网站在商品描述和评论中也提供了宝贵信息,帮助训练 LLM 理解情感和日常语言。这也是 GPT-4 和 BERT 等知名 LLM 大量依赖网络数据的原因。

在互联网上采集数据,你通常有两种选择:

  1. 自己构建爬虫
  2. 购买全面且可直接使用的数据集

无论你选择哪种方式,Bright Data 都能提供帮助。其 Web Scraper API 专门用于从 100 多个网站中获取最新数据,同时还拥有 大型数据集市场,为高效收集 LLM 训练数据提供了一应俱全的解决方案。

学术讨论

像 Stack Exchange 和 ResearchGate 这样的网站允许研究者、从业者和爱好者提出问题、分享知识并探讨各类话题,涵盖数学、物理、计算机科学和生物学等众多领域。

这些平台上的学术讨论对训练 LLM 识别复杂技术问题以及提供深入回答大有帮助。

研究型文献

研究论文可为 LLM 提供医学、技术、经济学、工程、金融等方面的专业知识。像 Google Scholar、ResearchGate、PubMed Central 和 PLOS ONE 等平台都能访问到经过同行评审的论文,涵盖各自学科的新思路、概念和方法论。

这些文献包含专业术语和复杂主题,非常适合训练专业/学术领域的 LLM。

书籍

书籍是训练 LLM 的优秀资源,特别是在学习正式语言方面。但大多数书籍受版权保护,限制了其使用范围。不过,确实有公共领域的书籍可免费获取并使用。

例如,古登堡计划收录了 7 万多本免费电子书,涵盖各种体裁,从哲学、科学到文学,帮助 LLM 扩展不同领域的知识储备。

代码内容

如果希望你的 LLM 同时具备处理编程任务的能力,则必须为其提供相关代码。GitHub、Stack Overflow、Hackerrank、GitLab 和 DockerHub 等平台上都汇集了数千个代码仓库和编程问题。

仅 GitHub 就包含了数百万个开源代码仓库,覆盖 Python、JavaScript、C++、Go 等多种语言。通过学习这些代码,LLM 可以掌握代码生成、错误调试,并理解编程语言的语法和逻辑。

新闻媒体

Google News、路透社、BBC、CNN、Yahoo News、Yahoo Finance 以及其他主流媒体网站上都有各种文章、报道和信息,涵盖政治、经济、健康、娱乐等多种话题。可以参考我们关于 如何爬取 Yahoo Finance的文章。

新闻文章帮助 LLM 理解语言的动态变化。它们还能提供区域语言差异、语气和结构的重要见解,因为不同媒体的受众群体可能不同。此外,这些 LLM 训练数据对于模型了解当下事件和全球趋势至关重要。

你还可以使用 Financial Data 或 News Scraper API,或浏览我们的数据集市场。

视频转录

视频转录对于训练 LLM 进行对话式语言理解非常有价值。如果你的模型需要胜任客户服务或支持等任务,这类数据至关重要。

YouTube、Vimeo、TED Talks 等公共视频平台含有大量经转录的内容,涵盖广泛主题。这些转录文件包含自然对话、演讲和讲座等,为 LLM 训练提供非常丰富的数据。可参考我们的 如何从 YouTube 获取数据的教程。

总结

在本文中,你了解了高质量 LLM 训练数据的特点、在哪里获取,以及如何使用这些数据来训练大型语言模型。无论采取何种方法,首要任务都是收集海量数据。对于这方面,网络始终是最重要的资源。

Bright Data 是市场上值得信赖的 AI 训练数据服务提供商之一,提供全面的解决方案来轻松发现、收集和管理大规模网络数据。从预训练到对模型进行微调,它均能够提供持续更新、干净、经验证、合规、道德且可扩展的数据。

Bright Data 为 LLM 训练数据提供的解决方案包括:

  • 数据集:预先收集的、干净且经过验证的数据集,涵盖 100+ 热门领域,包含超过 50 亿条记录。
  • 爬虫 API:专门为高效获取各大网站数据而设计的端点。
  • 无服务器爬虫:简化数据收集并提升性能的工具。
  • 数据中心代理:高速且稳定的代理,用于支持网络爬虫。

立即注册并探索 Bright Data 的数据集,其中包括免费样本。