Die besten Quellen für LLM-Trainingsdaten

In diesem Artikel erfahren Sie:

• Was sind LLM-Trainingsdaten?
• Warum LLMs Unmengen an Daten benötigen, um trainiert zu werden
• Welche Schritte zum Trainieren eines LLM erforderlich sind
• Die besten Quellen für die Sammlung von Daten für das LLM-Training

Lassen Sie uns eintauchen!

Was macht gute LLM-Trainingsdaten aus?

Gute LLM-Trainingsdaten müssen hochwertig, vielfältig und für die beabsichtigte Anwendung relevant sein. Idealerweise sollten sie ein breites Spektrum an Themen, Stilen und Kontexten abdecken, damit das große Sprachmodell vielfältige Sprachmuster lernen kann.

Die richtigen Quellen hängen vom spezifischen Ziel des LLM ab. Zu den häufig verwendeten Quellen gehören jedoch Webseiten, Bücher, Videotranskripte, Online-Publikationen, Forschungsartikel und Code-Archive. Zusammen bieten diese eine breite Darstellung der menschlichen Sprache und des menschlichen Wissens.

Was wirklich einen Unterschied macht, ist, dass die Daten sauber und frei von Störsignalen wie irrelevanten Texten oder Formatierungsfehlern sein müssen. Sie sollten außerdem ausgewogen sein, um Verzerrungen zu reduzieren, damit das Modell genau lernen und bessere, zuverlässigere Ergebnisse generieren kann.

Warum LLMs viele Daten benötigen

Um ein hohes Maß an Komplexität, Nuancen und Genauigkeit zu erreichen, benötigen LLMs riesige Datenmengen. Der Hauptgrund dafür ist, dass ihre Fähigkeit, die menschliche Sprache zu verstehen und relevante Antworten zu generieren, davon abhängt, dass sie mit vielfältigen Sprachmustern, Themen und Kontexten in Berührung kommen.

Durch die Versorgung eines LLM mit großen Datenmengen kann es subtile Beziehungen erfassen, ein starkes Verständnis für den Kontext entwickeln und wahrscheinliche Wortfolgen genau vorhersagen. Dies verbessert letztendlich die Gesamtwirksamkeit des Modells.

Diese Daten werden in der Regel aus öffentlichen Quellen extrahiert, da diese die Bandbreite des menschlichen Wissens und der Kommunikationsstile widerspiegeln – ohne Datenschutz- oder Regulierungsprobleme aufzuwerfen. Für bestimmte Anwendungen können jedoch private oder benutzerdefinierte Datensätze zur Feinabstimmung des Modells verwendet werden, sofern sie den Datenschutzstandards entsprechen.

Zusammenfassend sind hier die Hauptgründe aufgeführt, warum mehr Daten zu leistungsfähigeren LLMs führen:

• Verbesserte Wissensbasis: Genauso wie Menschen durch den Zugang zu vielen Informationen mehr Wissen erwerben, gilt auch für Modelle: Je mehr Themen in den Trainingsdaten abgedeckt sind, desto wahrscheinlicher ist es, dass das Modell relevante Antworten über mehrere Domänen hinweg generiert.
• Vielfältige Sprachmuster: Der Zugriff auf eine Vielzahl von Schreibstilen und Perspektiven ermöglicht es dem Modell, nuancierte Sprachmuster zu lernen. Das verbessert sein Kontextverständnis, sogar über mehrere Sprachen hinweg.
• Geringere Verzerrung: Größere Datensätze sind in der Regel weniger verzerrt als kleinere, was die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass das LLM objektivere Ergebnisse liefert.
• Verbesserte Antworten: Durch den Kontakt mit vielen Daten kann das LLM Sprachregeln und Beziehungen zwischen Wörtern effektiver erkennen, wodurch die Fehlerhäufigkeit reduziert wird.
• Faktische Antworten: Daten aus neuen Inhalten helfen dem Modell, mit den neuesten Informationen Schritt zu halten, und unterstützen so relevantere und aktuellere Antworten.

So trainieren Sie ein LLM mit benutzerdefinierten Daten

Angenommen, Sie haben viele Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt – mehr dazu erfahren Sie in Kürze. Welche Schritte sollten Sie befolgen, um Ihr LLM zu trainieren? Finden Sie es heraus!

Schritt 1: Datenerfassung und Vorverarbeitung

• Datenbeschaffung: Der erste Schritt beim Trainieren eines LLM ist das Sammeln von Daten – einer großen Menge an LLM-Trainingsdaten. Diese Daten werden in der Regel aus einer Reihe öffentlicher (und manchmal auch privater) Quellen bezogen. Weitere Informationen finden Sie in unserem Leitfaden zur Datenbeschaffung.
• Vorverarbeitung: Nach dem Sammeln der Rohdaten müssen Sie diese bereinigen, um sie für das Training vorzubereiten. Beachten Sie, dass vorhandene KI-Tools wie ChatGPT während dieses Prozesses verwendet werden können, der Folgendes umfasst:
  • Textbereinigung: Entfernen irrelevanter Inhalte, doppelter Einträge und Störsignale.
  • Normalisierung: Umwandlung des Textes in Kleinbuchstaben, Entfernen von Stoppwörtern und Behebung anderer Formatierungsinkonsistenzen.
  • Tokenisierung: Aufteilung des Textes in kleinere Einheiten wie Wörter, Teilwörter oder Zeichen, die vom Modell während des Trainings verwendet werden.

Schritt 2: Auswahl oder Erstellung des Modells

• Vortrainierte Modelle: Für die meisten LLM-Projekte wird die Verwendung eines vortrainierten Modells wie GPT, BERT oder T5 als empfohlener Ansatz angesehen. Diese Lösungen haben bereits die meisten allgemeinen Sprachmuster gelernt, und Sie müssen sie nur noch für bestimmte Ziele mit benutzerdefinierten Daten feinabstimmen. Für einen geführten Ansatz sehen Sie sich an, wie Sie einen RAG-Chatbot mit GPT-4 unter Verwendung von SERP-Daten erstellen können.
• Benutzerdefiniertes Modell: Wenn vorab trainierte Modelle nicht Ihren Anforderungen entsprechen oder Sie spezielle Anforderungen haben, können Sie ein neues Modell von Grund auf erstellen. Tools wie PyTorch, LangChain und TensorFlow können zum Erstellen und Trainieren von LLMs verwendet werden. Beachten Sie, dass dieser Weg erhebliche Rechenressourcen und viel Geld erfordert.

Schritt 3: Modelltraining

• Vortraining: Wenn Sie sich dafür entscheiden, Ihr eigenes Modell zu erstellen, ist das Vortraining von entscheidender Bedeutung. In dieser Phase lernt das Modell allgemeine Sprachmuster und die Struktur der Sprache. Das LLM wird normalerweise durch das Vorhersagen fehlender Wörter oder Token in einer Sequenz trainiert, wodurch es Kontext und Grammatik lernt.
• Feinabstimmung: Nach dem Vorabtraining wird das Modell durch Feinabstimmung an bestimmte Aufgaben angepasst, z. B. das Beantworten von Fragen, das Zusammenfassen von Texten oder das Übersetzen von Sprachen. Die Feinabstimmung erfolgt häufig anhand kleinerer, domänenspezifischer Datensätze. Sie kann auch überwachtes Lernen, bestärkendes Lernen und Human-in-the-Loop-Methoden umfassen.

Schritt 4: Testen und Bewerten

• Testen: Nachdem das Modell trainiert wurde, besteht der nächste Schritt darin, seine Leistung anhand von Metriken wie Genauigkeit, Perplexität, BLEU-Score oder F1-Score zu bewerten – je nach der jeweiligen Aufgabe. Damit soll sichergestellt werden, dass die Ergebnisse des Modells sowohl genau als auch für den vorgesehenen Anwendungsfall relevant sind.
• Hyperparameter-Optimierung: Während des Testens müssen Sie möglicherweise einige Hyperparameter anpassen, z. B. Lernraten, Batch-Größen und Gradientenbegrenzung. Dieser Prozess erfordert in der Regel einen iterativen Ansatz mit vielen Versuchen und Anpassungen, ist jedoch für die Optimierung der Modellleistung unerlässlich.

Schritt 5: Bereitstellung und Überwachung

• Bereitstellung des Modells: Nachdem das Modell trainiert, getestet und optimiert wurde, müssen Sie es für den Einsatz in der Praxis bereitstellen. Dazu kann die Integration des Modells in Anwendungen, Systeme oder Dienste gehören, die von seinen Fähigkeiten profitieren können. Beispiele für solche Anwendungen sind Chatbots, virtuelle Assistenten und Tools zur Generierung von Inhalten.
• Kontinuierliche Überwachung: Nach der Bereitstellung ist eine kontinuierliche Überwachung unerlässlich, um sicherzustellen, dass das Modell seine Leistung über einen längeren Zeitraum beibehält. Regelmäßiges Nachschulen mit neuen Daten kann dazu beitragen, dass das Modell auf dem neuesten Stand bleibt und seine Ergebnisse verbessert, sobald mehr Informationen verfügbar werden.

Die besten Quellen für die Beschaffung von LLM-Trainingsdaten

Sie wissen nun, dass Daten den entscheidenden Unterschied beim LLM-Training ausmachen. Sie sind also bereit, die besten Quellen für die Erfassung von LLM-Trainingsdaten zu erkunden, die nach Quelltyp kategorisiert sind.

Webinhalte

Das Web ist erwartungsgemäß die reichhaltigste, größte und am häufigsten genutzte Datenquelle für das LLM-Training. Das Extrahieren von Daten aus Webseiten ist ein Prozess, der als Web-Scraping bekannt ist und Ihnen hilft, große Datenmengen zu sammeln.

Beispielsweise enthalten soziale Netzwerke wie X, Facebook und Reddit Konversationsdaten. Wikipedia hostet über 60 Millionen Seiten zu einer Vielzahl von Themen. E-Commerce-Websites wie Amazon und eBay bieten wertvolle Daten durch Produktbeschreibungen und Bewertungen. Diese Art von Informationen ist von unschätzbarem Wert für das Training von LLMs, um Stimmungen und Alltagssprache zu verstehen. Aus diesem Grund stützen sich beliebte LLMs wie GPT-4 und BERT stark auf Webdaten.

Wenn es darum geht, Daten aus dem Internet zu scrapen, haben Sie zwei Möglichkeiten:

1. Entwickeln Sie Ihren eigenen Scraper
2. Kaufen Sie einen umfassenden, gebrauchsfertigen Datensatz

Unabhängig davon, für welchen Ansatz Sie sich entscheiden, Bright Data hat die passende Lösung für Sie. Mit einer speziellen Web-Scraper-API, die für das Abrufen aktueller Daten von über 100 Websites entwickelt wurde, und einem umfangreichen Marktplatz für Datensätze erhalten Sie Zugriff auf alles, was Sie für eine effektive Sammlung von LLM-Trainingsdaten benötigen.

Wissenschaftliche Diskussionen

Websites wie Stack Exchange und ResearchGate ermöglichen es Forschern, Praktikern und Enthusiasten, Fragen zu stellen, Wissen auszutauschen und verschiedene Themen zu diskutieren. Diese umfassen mehrere Bereiche, darunter Mathematik, Physik, Informatik und Biologie.

Die wissenschaftlichen Diskussionen auf diesen Plattformen sind äußerst wertvoll für das Training von LLMs, um komplexe technische Fragen zu erkennen und fundierte Antworten zu gewährleisten.

Forschungsstudien

Forschungsarbeiten können LLMs Fachwissen in Medizin, Technologie, Wirtschaft, Ingenieurwesen, Finanzen und mehr vermitteln. Quellen wie Google Scholar, ResearchGate, PubMed Central und PLOS ONE bieten Zugang zu peer-reviewten Artikeln. Diese stellen neue Ideen, Konzepte und Methoden in ihren jeweiligen Disziplinen vor.

Diese Dokumente enthalten Fachjargon und komplexe Themen, wodurch sie sich ideal für das Training von LLMs in beruflichen und/oder wissenschaftlichen Bereichen eignen.

Bücher

Bücher sind eine hervorragende Ressource für das Training von LLMs, insbesondere wenn es um das Erlernen formaler Sprache geht. Das Problem ist, dass die meisten Bücher urheberrechtlich geschützt sind, was ihre Verwendung einschränken kann. Glücklicherweise gibt es Bücher, die gemeinfrei sind und frei zugänglich und nutzbar sind.

Das Projekt Gutenberg beispielsweise umfasst über 70.000 kostenlose E-Books aus einer Vielzahl von Genres. Diese decken viele Themen ab und vermitteln dem LLM Kenntnisse in Philosophie, Wissenschaft, Literatur und vielem mehr.

Code-Inhalte

Wenn Ihr LLM auch Programmieraufgaben bewältigen können soll, ist es notwendig, ihm Code zuzuführen. Plattformen wie GitHub, Stack Overflow, Hackerrank, GitLab und DockerHub hosten Tausende von Repositorien mit Code und Programmierfragen.

Allein GitHub speichert Millionen von Open-Source-Code-Repositorys in einer Vielzahl von Programmiersprachen, von Python und JavaScript bis hin zu C++ und Go. Durch das Training mit diesem Code können LLMs lernen, wie man Code generiert, Fehler debuggt und die Syntax und Logik hinter Programmiersprachen versteht.

Nachrichtenagenturen

Google News, Reuters, BBC, CNN, Yahoo News, Yahoo Finance und andere große Medienseiten bieten Artikel, Berichte und Updates zu einer Vielzahl von Themen. Diese umfassen Politik, Wirtschaft, Gesundheit, Unterhaltung und vieles mehr. Lesen Sie unseren Artikel darüber, wie Sie Yahoo Finance scrapen können.

Nachrichtenartikel helfen LLMs, die sich ständig weiterentwickelnde Natur der Sprache zu verstehen. Sie bieten auch wichtige Einblicke in regionale Sprachvariationen, Tonfall und Struktur, da verschiedene Medien unterschiedliche Zielgruppen ansprechen können. Darüber hinaus sind diese LLM-Trainingsdaten unerlässlich, damit das Modell über aktuelle Ereignisse und globale Trends auf dem Laufenden bleibt.

Darüber hinaus können Sie eine API für Finanzdaten oder Nachrichten-Scraper verwenden oder unseren Datensatz-Marktplatz erkunden.

Videotranskripte

Videotranskripte sind eine unschätzbare Ressource für das Training von LLMs in Konversationssprache. Diese Daten spielen eine entscheidende Rolle, wenn das Modell beispielsweise Aufgaben wie Kundenservice oder Support bewältigen muss.

Öffentliche Videoplattformen wie YouTube, Vimeo und TED Talks bieten eine Fülle von transkribierten Inhalten zu einer Vielzahl von Themen. Diese Transkripte erfassen natürliche Gespräche, Reden und Vorträge und liefern reichhaltige LLM-Trainingsdaten. In unserem Tutorial erfahren Sie, wie Sie Daten von YouTube scrapen können.

Fazit

In diesem Artikel haben Sie erfahren, was hochwertige LLM-Trainingsdaten ausmacht, wo Sie diese finden und wie Sie sie zum Trainieren eines großen Sprachmodells verwenden können. Unabhängig davon, welchen Ansatz Sie wählen, besteht der erste Schritt darin, eine große Menge an Daten zu sammeln. In diesem Zusammenhang ist das Internet die wertvollste Quelle, die Sie nutzen können.

Bright Data ist einer der renommiertesten Anbieter von Daten fürKI-Training auf dem Markt. Das Unternehmen bietet umfassende Lösungen, um Webdaten in großem Umfang einfach zu finden, zu sammeln und zu verwalten. Von der Vorab-Schulung bis zur Feinabstimmung Ihrer Modelle liefert es kontinuierlich aktualisierte, saubere, validierte, konforme, ethische und skalierbare Daten.

Die Lösungen von Bright Data für die Beschaffung von LLM-Trainingsdaten umfassen:

• Datensätze: Vorab gesammelte, saubere und validierte Datensätze mit über 5 Milliarden Datensätzen aus über 100 beliebten Domänen.
• Scraper-APIs: Spezielle Endpunkte für das effiziente Scraping von Top-Domains.
• Serverloses Scraping: Tools für eine vereinfachte Datenerfassung mit optimierter Leistung.
• Datacenter-Proxys: Hochgeschwindigkeits-Proxys, die zuverlässig das Web-Scraping unterstützen.

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