Przygotowanie i opis danych na potrzeby modeli językowych

Wprowadzenie do przygotowania danych dla dużych modeli językowych

Współczesne duże modele językowe (LLM – Large Language Models) osiągają wyjątkową skuteczność dzięki uczeniu na ogromnych zbiorach danych tekstowych. Niezależnie od zastosowania – czy to generowanie tekstu, tłumaczenie maszynowe, rozumienie języka naturalnego czy odpowiadanie na pytania – jakość i struktura danych wejściowych odgrywają kluczową rolę w efektywności modelu. Dlatego przygotowanie danych to jeden z najważniejszych etapów w procesie budowy i trenowania LLM.

Przygotowanie danych obejmuje szereg zróżnicowanych działań, począwszy od pozyskiwania odpowiednich źródeł tekstu, poprzez ich selekcję, czyszczenie, aż po transformację do odpowiedniego formatu. Szczególnym wyzwaniem jest zapewnienie, by dane były zarówno reprezentatywne, jak i zgodne z normami etycznymi i prawnymi, co wiąże się m.in. z anonimizacją danych oraz weryfikacją obecności treści wrażliwych.

Istotnym aspektem jest również zgodność danych z formatem wymaganym przez architekturę konkretnego modelu. Dla przykładu, modele typu decoder-only (np. GPT) wymagają innego przygotowania niż modele encoder-decoder (np. T5). Odpowiednie sformatowanie i wzbogacenie danych metadanymi może znacząco wpłynąć na jakość generowanych odpowiedzi oraz zdolność modelu do uogólniania wiedzy.

Dobrze przygotowany zbiór danych ma bezpośredni wpływ nie tylko na dokładność modelu, ale również na jego odporność na uprzedzenia, powtarzalność błędów oraz podatność na halucynacje językowe. Proces ten wymaga więc zarówno technicznej precyzji, jak i szerokiego zrozumienia kontekstu, w jakim model będzie wykorzystywany.

W dalszych częściach artykułu zostaną omówione poszczególne etapy przygotowania danych w sposób bardziej szczegółowy, pozwalając lepiej zrozumieć ich znaczenie i wpływ na końcowy rezultat trenowania modelu językowego.

Pozyskiwanie i selekcja danych

Skuteczne trenowanie dużych modeli językowych wymaga dostępu do ogromnych ilości danych tekstowych. Etap pozyskiwania i selekcji danych stanowi fundament całego procesu, gdyż to jakość i różnorodność tych danych wpływa bezpośrednio na efektywność i sprawność modelu. Na tym etapie koncentrujemy się na zgromadzeniu surowych danych oraz ich wstępnej ocenie pod kątem przydatności.

Pozyskiwanie danych może odbywać się z różnych źródeł, takich jak:

• zbiory danych z otwartych repozytoriów – np. korpusy udostępniane na zasadach open source, takie jak Common Crawl, Wikipedia, Project Gutenberg;
• własne źródła instytucjonalne – dane tekstowe pochodzące z dokumentacji firmowej, archiwów czy systemów komunikacyjnych;
• pozyskiwanie z internetu – web scraping stron internetowych, blogów, forów lub mediów społecznościowych;
• transkrypcje mowy – dane mówione przekształcone na tekst, przydatne w modelach konwersacyjnych;
• interaktywne źródła użytkowników – np. czaty, odpowiedzi ankietowe lub komentarze, zbierane za ich zgodą.

Wybór źródła danych zależy od celu modelu – inne dane będą potrzebne do modelu specjalistycznego (np. medycznego), a inne do modelu ogólnego języka naturalnego.

Selekcja danych polega na ocenie przydatności i jakości zgromadzonych treści przed dalszym przetwarzaniem. Obejmuje to identyfikację:

• danych nieistotnych lub powtarzalnych, które mogą zniekształcać rozkłady językowe,
• tekstów o niskiej jakości językowej (np. błędy, spam, treści sztuczne),
• danych nacechowanych jednostronnością lub uprzedzeniami,
• zduplikowanych fragmentów, które mogą prowadzić do przeuczenia modelu.

Już na etapie selekcji warto uwzględniać kryteria takie jak długość dokumentów, źródło pochodzenia czy tematykę, co pozwala ułatwić dalsze fazy czyszczenia i klasyfikacji. W praktyce często stosuje się automatyczne metody filtrowania wstępnego, które identyfikują wartościowe rekordy lub eliminują oczywiste przypadki niewłaściwych danych, zanim zostaną one poddane dokładniejszej analizie.

Efektywne połączenie pozyskiwania i selekcji danych stanowi klucz do stworzenia solidnego korpusu treningowego, który umożliwia rozwój modeli językowych o wysokim stopniu uogólnienia i precyzji.

Techniki czyszczenia i filtrowania danych

W procesie przygotowywania danych dla dużych modeli językowych (LLM) kluczowe znaczenie ma ich jakość. Czyszczenie i filtrowanie danych to dwa odrębne, choć często współwystępujące, etapy mające na celu usunięcie elementów zbędnych, szkodliwych lub niskiej jakości z danych treningowych. Odpowiednie zastosowanie tych technik pozwala poprawić dokładność, efektywność i bezpieczeństwo modelu. Jeśli chcesz pogłębić wiedzę w tym zakresie, rozważ zapisanie się na nasze szkolenie Przygotowanie i opis danych na potrzeby modeli językowych. Dodatkowo, praktyczne umiejętności w zakresie analizy i optymalizacji modeli możesz zdobyć w ramach Kursu Machine Learning i Deep Learning w języku Python – modelowanie, optymalizacja, analiza danych.

Różnice między czyszczeniem a filtrowaniem

Typowe techniki czyszczenia danych

• Normalizacja tekstu: konwersja znaków do jednolitego formatu (np. Unicode NFC), usuwanie nadmiarowych spacji, zamiana znaków specjalnych.
• Usuwanie znaczników HTML i skryptów: często spotykane w danych z internetu.
• Eliminacja duplikatów: usuwanie powtórzonych dokumentów lub bardzo podobnych fragmentów.
• Usuwanie linii niezawierających informacji: np. nagłówki, stopki, dane nawigacyjne.

import re
from bs4 import BeautifulSoup

def clean_text(html_text):
    text = BeautifulSoup(html_text, "html.parser").get_text()
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text)  # redukcja wielokrotnych spacji
    return text.strip()

Techniki filtrowania danych

• Filtrowanie toksycznych i obraźliwych treści: z wykorzystaniem modeli klasyfikujących lub słowników toksycznych słów.
• Filtrowanie według długości: eliminowanie zbyt krótkich lub zbyt długich dokumentów, które mogą być nieprzydatne lub zawierać szum.
• Spójność językowa: odrzucenie fragmentów zawierających mieszankę języków lub nienaturalną składnię.
• Filtrowanie według domeny tematycznej: np. zachowanie tylko tekstów związanych z edukacją lub nauką.

Przykład prostego filtra długości dokumentów:

def is_valid_length(text, min_len=100, max_len=10000):
    return min_len <= len(text) <= max_len

Ostateczny zestaw danych treningowych powinien być efektem zrównoważonego podejścia do czyszczenia i filtrowania, które nie tylko usuwa niechciane treści, ale także zachowuje różnorodność i reprezentatywność językową. Więcej na ten temat znajdziesz w naszym szkoleniu Przygotowanie i opis danych na potrzeby modeli językowych. Jeśli interesuje Cię również praktyczne modelowanie i analiza danych, sprawdź Kurs Machine Learning i Deep Learning w języku Python – modelowanie, optymalizacja, analiza danych.

Anonimizacja i ochrona prywatności

W kontekście przygotowania danych dla dużych modeli językowych (ang. Large Language Models, LLMs) szczególne znaczenie ma zapewnienie prywatności użytkowników oraz zgodność z przepisami prawa, takimi jak RODO czy CCPA. Anonimizacja i ochrona prywatności są dwoma komplementarnymi podejściami, które mają na celu zabezpieczenie danych osobowych przed nieautoryzowanym użyciem i identyfikacją osób fizycznych.

Różnice między anonimizacją a ochroną prywatności

Przykłady zastosowania w praktyce

• Anonimizacja tekstów: Usuwanie imion, nazwisk, adresów e-mail i numerów telefonów z treści e-maili lub czatów przed ich użyciem jako danych treningowych.
• Pseudonimizacja: Zastępowanie nazw użytkowników identyfikatorami losowymi np. user1234.
• Filtrowanie danych wrażliwych: Automatyczne wykrywanie i pomijanie treści zawierających dane medyczne, finansowe czy informacje o lokalizacji.

Przykład kodu: podstawowa anonimizacja tekstu w Pythonie

import re

def anonymize_text(text):
    text = re.sub(r"[\w\.-]+@[\w\.-]+", "[EMAIL]", text)
    text = re.sub(r"\+?\d[\d\s\-()]{7,}\d", "[PHONE]", text)
    text = re.sub(r"\b[A-Z][a-z]+ [A-Z][a-z]+\b", "[NAME]", text)
    return text

example = "Jan Kowalski napisał na jan.kowalski@mail.com i podał numer +48 123 456 789."
print(anonymize_text(example))

Poprawne wdrożenie mechanizmów anonimizacji i ochrony prywatności jest kluczowe zarówno dla zgodności prawnej, jak i ochrony zaufania użytkowników. W praktyce stosuje się często połączenie obu podejść – anonimizując dane tam, gdzie to możliwe, oraz stosując procedury bezpieczeństwa i kontroli dostępu tam, gdzie dane wciąż zawierają elementy wrażliwe.

Tworzenie i wykorzystywanie metadanych

Metadane odgrywają kluczową rolę w procesie przygotowania danych dla dużych modeli językowych (LLM). Stanowią one zbiór dodatkowych informacji opisujących dane tekstowe, które nie są ich bezpośrednią treścią, ale znacząco wpływają na sposób ich interpretacji, filtrowania oraz późniejszego wykorzystania. Odpowiednio zaprojektowane metadane umożliwiają skuteczniejsze zarządzanie zbiorami danych, kontrolę jakości oraz lepsze dostosowanie modelu do konkretnych zastosowań. Jeśli chcesz poszerzyć wiedzę w tym zakresie, sprawdź nasze szkolenie Przygotowanie i opis danych na potrzeby modeli językowych.

W kontekście LLM metadane mogą zawierać takie informacje jak:

• Źródło danych (np. Wikipedia, fora internetowe, książki publiczne)
• Język i wariant językowy (np. polski, angielski amerykański)
• Data pozyskania lub publikacji tekstu
• Autor lub typ źródła (użytkownik, instytucja, anonimowy)
• Tematyka lub kategoria treści
• Poziom jakości (np. zgodność z zasadami języka, estymowany stopień wiarygodności)
• Etykiety bezpieczeństwa i prywatności (np. czy tekst zawiera dane osobowe)

Metadane są szczególnie ważne w kontekście:

• Filtrowania danych: umożliwiają szybkie odrzucenie niepożądanych treści na podstawie ich cech opisowych.
• Analizy statystycznej: pozwalają ocenić proporcje danych pochodzących z różnych źródeł lub dotyczących różnych tematów.
• Uczenia warunkowego: modele mogą być trenowane z uwzględnieniem określonych cech zawartych w metadanych, np. stylu, języka czy domeny.
• Identyfikowalności: ułatwiają audyt danych i śledzenie ich pochodzenia w kontekście zgodności z regulacjami prawnymi.

Poniższa tabela przedstawia przykładowe różnice między typami metadanych i ich zastosowaniami:

W praktyce metadane często reprezentowane są w strukturach JSON lub w bazach danych. Przykład prostego rekordu z metadanymi może wyglądać następująco:

{
  "text": "Szczepionki przeciw COVID-19 zostały zatwierdzone w 2020 roku.",
  "metadata": {
    "source": "Wikipedia",
    "language": "pl",
    "topic": "medycyna",
    "date_collected": "2023-02-01",
    "contains_pii": false
  }
}

Podsumowując, metadane są nieodłącznym elementem zarządzania danymi w projektach z wykorzystaniem modeli językowych. Ich odpowiednie tworzenie i wykorzystanie zwiększa efektywność treningu, jakość danych oraz transparentność procesów. Jeśli zależy Ci na pogłębieniu praktycznych umiejętności w tym zakresie, sprawdź nasz Kurs Sztuczna Inteligencja (AI) z Large Language Models.

Formatowanie danych wejściowych

Poprawne formatowanie danych wejściowych to kluczowy etap w przygotowaniu zbioru danych wykorzystywanego do trenowania dużych modeli językowych (LLM). Jego celem jest przekształcenie surowych treści w struktury umożliwiające efektywne przetwarzanie przez architekturę modelu. Formatowanie wpływa bezpośrednio na jakość uczenia się modelu, jego zdolność do generalizacji oraz interpretację intencji użytkownika.

Format danych wejściowych może się różnić w zależności od typu zadania, architektury modelu oraz celu trenowania. Wyróżniamy m.in. formatowanie dla:

• Modeli predykcyjnych (np. autoregresyjnych): dane są prezentowane jako ciągi tekstowe, często z wstępnie wbudowanymi promptami lub znacznikami struktury.
• Modeli instrukcyjnych (instruction-tuned): dane zawierają wyraźne rozróżnienie pomiędzy poleceniem (promptem), a odpowiedzią oczekiwaną od modelu.
• Modeli wielojęzycznych lub multimodalnych: wymagają złożonych struktur, np. łączenia tekstu z tokenami językowymi, obrazami lub kodem XML/JSON.

Dla zapewnienia spójności, dane często są formatowane zgodnie z ustalonym wzorcem. Przykład prostego formatu instrukcyjnego:

{"prompt": "Napisz krótką historię o psie.", "response": "Pewnego dnia mały piesek znalazł magiczną piłkę..."}

W bardziej złożonych scenariuszach można stosować znaczniki do rozróżniania ról uczestników rozmowy (np. <user>, <assistant>) lub do oznaczania kontekstu:

<user> Jak zrobić naleśniki? </user>
<assistant> Aby zrobić naleśniki, potrzebujesz jajek, mleka i mąki... </assistant>

Poniższa tabela przedstawia porównanie typowych formatów danych wejściowych:

Wybór odpowiedniego formatu danych powinien być zgodny z docelowym zastosowaniem modelu oraz architekturą uczenia. Nawet przy tej samej treści wejściowej, różne formaty mogą skutkować odmiennymi wynikami modelu.

Zapewnienie reprezentatywności i różnorodności zbioru danych

Jednym z kluczowych aspektów przygotowania danych dla dużych modeli językowych (LLM) jest dbałość o reprezentatywność i różnorodność danych treningowych. Modele językowe uczą się wzorców językowych na podstawie dostarczonych tekstów, dlatego zakres, jakość i struktura tych danych mają bezpośredni wpływ na zdolność modelu do generalizacji i unikania uprzedzeń.

Reprezentatywność oznacza, że dane treningowe powinny odzwierciedlać rzeczywiste użycie języka w różnych kontekstach społecznych, geograficznych oraz tematycznych. Dzięki temu model może lepiej rozumieć i generować język w sposób zbliżony do ludzkiego, niezależnie od dziedziny czy sytuacji komunikacyjnej.

Różnorodność danych dotyczy obecności szerokiego wachlarza źródeł, stylów, tematów, dialektów, rejestrów językowych oraz reprezentacji różnych grup społecznych i kulturowych. Uwzględnienie zróżnicowanych treści pozwala unikać zjawiska nadreprezentacji jednej grupy lub tematyki, co mogłoby prowadzić do stronniczości modelu.

W praktyce osiągnięcie wysokiego poziomu reprezentatywności i różnorodności wymaga:

• analizy pokrycia tematów i domen w zbiorze danych,
• uwzględnienia tekstów z różnych regionów językowych i kulturowych,
• balansowania udziału różnych źródeł (np. artykuły, fora, media społecznościowe),
• monitorowania obecności treści generowanych przez osoby o różnych tożsamościach (np. płeć, wiek, pochodzenie),
• unikania dominacji jednego stylu lub rejestru językowego.

Na etapie przygotowania danych warto stosować wskaźniki statystyczne i techniki eksploracji danych w celu identyfikacji luk i nierównowag, co ułatwia podejmowanie decyzji o potrzebnych korektach. Zapewnienie zrównoważonego i różnorodnego zbioru danych sprzyja nie tylko sprawiedliwości, ale i zwiększa użyteczność modelu w szerszym spektrum zastosowań.

Podsumowanie i dobre praktyki

Przygotowanie danych dla dużych modeli językowych (LLM) to proces złożony, wymagający staranności, planowania i znajomości specyfiki zarówno danych, jak i samego modelu. Dane stanowią fundament, na którym opiera się skuteczność i użyteczność modelu — od jakości surowego tekstu zależy, czy model będzie rozumiał kontekst, generował trafne odpowiedzi i unikał błędów logicznych lub językowych.

Kluczowymi etapami przygotowania są pozyskiwanie danych ze źródeł o wysokiej jakości, ich selekcja pod kątem przydatności, czyszczenie z błędów i szumów, a także zadbanie o zgodność z zasadami etycznymi oraz aspektem prywatności. Ważną rolę odgrywa także wzbogacenie danych o metadane, odpowiednie formatowanie do konkretnego zastosowania modelu oraz zapewnienie reprezentatywności dla różnych grup użytkowników i przypadków użycia.

Dobre praktyki obejmują m.in.:

• Transparentność źródeł danych – ważne jest, aby dane pochodziły z legalnych i zaufanych źródeł oraz były odpowiednio udokumentowane.
• Powtarzalność procesów – automatyzacja etapów przetwarzania danych pozwala zachować spójność i jakość przy skalowaniu zbiorów.
• Dbanie o różnorodność – zbiór danych powinien uwzględniać różne rejestry językowe, style, dialekty i konteksty kulturowe.
• Ochrona prywatności – należy unikać treści zawierających dane wrażliwe lub umożliwiających identyfikację osób.
• Iteracyjność – proces przygotowania danych powinien być cykliczny, oparty na testowaniu i poprawianiu na podstawie wyników działania modelu.

Inwestycja w odpowiednie przygotowanie danych przynosi wymierne korzyści: poprawia jakość generowanych treści, minimalizuje ryzyko błędów oraz zwiększa zdolność modelu do adaptacji w różnych środowiskach i kontekstach językowych.

Co to jest think-cell i jak usprawnia pracę w PowerPoint? 10 maja 2025

Jak zaktualizować Zoom? 08 maja 2025