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Le prétraitement des données textuelles constitue l'épine dorsale de la formation de modèles linguistiques étendus (LLM) efficaces. Voici le principal point à retenir : des données propres, structurées et de haute qualité sont essentielles pour améliorer les performances des modèles. Le prétraitement consiste à nettoyer le texte en désordre, à supprimer le bruit et à le préparer dans un format que LLM peut traiter efficacement. Il peut consommer jusqu'à 80 % de la chronologie d'un projet, mais cela se traduit par une précision accrue et une convergence plus rapide des modèles.
Des plateformes comme prompts.ai automatisez des étapes telles que le nettoyage, la tokenisation et la détection des erreurs, pour gagner du temps et réduire les tâches manuelles.
Conclusion : Investissez du temps dans le prétraitement pour vous assurer que votre LLM fonctionne de manière fiable et fournit des résultats précis.
Le texte brut est souvent désordonné et non structuré, raison pour laquelle les analystes passent plus de 80 % de leur temps à le nettoyer. L'objectif est de transformer ces données chaotiques en un format cohérent que votre modèle peut traiter efficacement.
La première étape du prétraitement consiste à supprimer les éléments qui ne contribuent pas à votre analyse. Le nettoyage étant très spécifique à une tâche, il est important de clarifier vos objectifs finaux avant de vous lancer.
Par exemple, Study Fetch, une plateforme alimentée par l'IA, a été confrontée à un véritable défi lors du nettoyage des données d'enquêtes. Leur domaine de « spécialisation universitaire » libre comprenait des entrées telles que « Anthropology, Chem E, Computer ScienceBusiness et LawDramacSimb ». À l'aide du modèle GPT d'OpenAI, ils ont réussi à classer ces réponses chaotiques dans des catégories standardisées.
Une fois les données nettoyées, l'étape suivante consiste à les normaliser pour améliorer les performances du modèle.
La standardisation du texte garantit la cohérence, permettant aux grands modèles linguistiques (LLM) de se concentrer sur les modèles plutôt que sur les incohérences. Cette étape est essentielle pour améliorer la précision de récupération et de génération.
Une fois les données nettoyées et normalisées, l'étape suivante consiste à réduire le bruit, un processus essentiel pour améliorer la précision des grands modèles linguistiques (LLM). Le bruit dans les données textuelles peut perturber les LLM en imitant des modèles, ce qui entraîne des problèmes tels que des hallucinations et une diminution de la précision des sorties.
Alors que bruit statique (distorsions localisées) ont tendance à avoir un effet mineur, bruit dynamique (erreurs généralisées) peuvent affecter de manière significative la capacité d'un LLM à fonctionner efficacement.
Les données textuelles contiennent souvent du bruit sous forme d'erreurs typographiques, de formatage incohérent, d'erreurs grammaticales, de jargon industriel, de traductions erronées ou d'informations non pertinentes. Pour y remédier, des techniques avancées telles que les autoencodeurs à débruitage profond, l'analyse en composantes principales (PCA), la transformée de Fourier ou des ensembles de données contrastives peuvent aider à distinguer les modèles authentiques du bruit.
Au cœur de la réduction du bruit se trouve filtrage de qualité. Cela peut être réalisé grâce à deux méthodes principales :
Ces stratégies affinent davantage les données après le nettoyage initial, garantissant ainsi un minimum d'incohérences avant le début du traitement avancé.
Il est essentiel d'adopter une approche systématique de la réduction du bruit. Santiago Hernandez, directeur des données, souligne l'importance de la simplicité :
« Je vous suggère de vous concentrer sur le problème à résoudre. En tant que professionnels des données, nous avons parfois tendance à sur-concevoir un processus à un point tel que nous commençons à créer du travail supplémentaire pour l'exécuter. Bien que de nombreux outils puissent faciliter le processus de nettoyage des données, en particulier lorsque vous devez entraîner un modèle d'apprentissage automatique, il est important de hiérarchiser les éléments de base avant de commencer à trop compliquer le processus. »
Pour réduire efficacement le bruit, il est essentiel d'identifier sa source. Que le bruit provienne d'artefacts de web scraping, d'erreurs d'OCR, d'incohérences dans le contenu généré par les utilisateurs ou de problèmes d'encodage, le traitement de la cause première garantit un ensemble de données plus propre et plus fiable. En s'attaquant au bruit à un stade précoce, les données sont mieux préparées pour une détection précise des valeurs aberrantes et un entraînement des modèles en aval.
Un autre aspect essentiel de la préparation des données est la protection de la confidentialité. Il est essentiel de supprimer les informations personnelles identifiables (PII), telles que les noms, les adresses, les numéros de téléphone, les numéros de sécurité sociale et les adresses e-mail. Cette étape protège non seulement les individus, mais empêche également le modèle de mémoriser et de reproduire par inadvertance des détails sensibles.
Au-delà des informations personnelles, il est important de détecter et de supprimer les contenus sensibles ou préjudiciables, y compris les discours de haine et les propos discriminatoires. Établissez des critères clairs pour identifier ce type de contenu en fonction des besoins spécifiques de votre domaine, et documentez minutieusement vos protocoles de confidentialité et de sécurité afin de vous conformer aux réglementations applicables.
Le bruit global dynamique doit être filtré à la fois pendant les phases de pré-entraînement et de réglage, car il représente une menace importante pour les performances du modèle. Cependant, le bruit statique faible à modéré dans les données de chaîne de pensée (CoT) peut ne pas nécessiter de suppression et pourrait même améliorer la robustesse du modèle si le niveau de bruit reste gérable.
Après avoir réduit le bruit, l'étape suivante de la préparation des données textuelles consiste à identifier et à gérer les valeurs aberrantes. Ce processus s'appuie sur des stratégies de réduction du bruit antérieures et garantit un ensemble de données propre et fiable pour la formation de grands modèles linguistiques (LLM). Contrairement aux valeurs numériques aberrantes, les valeurs de texte présentent des défis uniques en raison de la nature complexe et contextuelle du langage.
Les valeurs aberrantes du texte peuvent perturber de manière significative la formation LLM en introduisant des modèles inattendus qui confondent le modèle ou faussent sa compréhension du langage. La détection de ces anomalies est délicate car les données textuelles ne présentent pas les limites statistiques claires que l'on retrouve souvent dans les ensembles de données numériques. Elle nécessite plutôt des méthodes plus nuancées pour différencier les variations linguistiques valides des anomalies problématiques susceptibles de compromettre les performances du modèle.
Les techniques statistiques offrent un moyen structuré de repérer les valeurs aberrantes en analysant les caractéristiques quantitatives extraites des données textuelles. Une approche courante est la Méthode Z-score, qui mesure l'écart entre un point de données et la moyenne de l'ensemble de données. Dans une distribution normale, environ 99,7 % des points de données se situent dans les trois écarts types. Une autre méthode largement utilisée est la Écart interquartile (IQR), qui signale les valeurs aberrantes sous la forme de points inférieurs à Q1 - 1,5 × IQR ou supérieurs à Q3 + 1,5 × IQR. Cette méthode est particulièrement efficace pour gérer les distributions asymétriques souvent observées dans les corpus de textes.
Pour détecter des valeurs aberrantes uniques, Le test de Grubbs utilise des tests d'hypothèses, tandis que Le test Q de Dixon est mieux adapté aux petits ensembles de données. Lorsqu'il s'agit de fonctionnalités multiples, Distance de Mahalanobis évalue dans quelle mesure un échantillon s'écarte de la moyenne, en tenant compte des relations entre les variables linguistiques.
Des approches d'apprentissage automatique telles que forêts d'isolation et SVM à classe unique jouent également un rôle clé. Ces algorithmes sont conçus pour détecter des anomalies dans des données textuelles de grande dimension sans s'appuyer sur des hypothèses strictes concernant la distribution des données.
Une fois les valeurs aberrantes identifiées, l'étape suivante consiste à choisir la bonne stratégie pour y remédier. Les options incluent la correction, la suppression, le rognage, le plafonnement, la discrétisation et les transformations statistiques, en fonction de l'impact des valeurs aberrantes sur les performances du modèle.
Pour le prétraitement LLM, l'exploitation de modèles d'apprentissage automatique robustes peut être particulièrement utile lors de la détection des valeurs aberrantes. Les algorithmes tels que les machines à vecteurs de support, les forêts aléatoires et les méthodes d'ensemble sont plus résistants aux valeurs aberrantes et peuvent aider à distinguer les véritables anomalies des cas limites intéressants. Ces approches sont largement utilisées dans divers domaines afin de maintenir une qualité élevée des données.
Une fois les valeurs aberrantes corrigées, l'accent peut être mis sur la sélection de méthodes de tokenisation efficaces afin d'affiner davantage l'ensemble de données pour la formation LLM.
Après avoir corrigé les valeurs aberrantes, l'étape suivante consiste à décomposer le texte en jetons que les grands modèles linguistiques (LLM) peuvent traiter. Tokénisation est le processus de conversion de texte brut en unités plus petites, telles que des mots, des phrases ou des symboles, qui servent de base à la manière dont un modèle comprend et génère le langage.
La méthode que vous choisissez pour la tokenisation a un impact important sur les performances de votre modèle. Cela affecte tout, de l'efficacité informatique à la capacité du modèle à gérer des modèles linguistiques complexes. Une stratégie de tokenisation bien pensée peut faire la différence entre un modèle qui tombe par hasard sur des mots rares et un modèle qui gère facilement un vocabulaire spécialisé.
Pour sélectionner la bonne approche de tokenisation, il faut trouver un équilibre entre des facteurs tels que la taille du vocabulaire, les caractéristiques de la langue et l'efficacité informatique. En général, les tailles de vocabulaire comprises entre 8 000 et 50 000 jetons fonctionnent bien, mais la taille idéale dépend de votre cas d'utilisation spécifique.
Voici quelques méthodes de tokenisation courantes :
Pour des domaines spécialisés tels que les textes médicaux ou juridiques, il est souvent nécessaire de recycler votre tokenizer. Cela garantit que le modèle s'adapte au vocabulaire et au contexte spécifiques du domaine.
« La tokenisation est le processus fondamental qui permet aux grands modèles linguistiques (LLM) de décomposer le langage humain en éléments digestibles appelés jetons... Elle ouvre la voie à la capacité d'un LLM à saisir les nuances du langage, du contexte et même du vocabulaire rare. » - Sahin Ahmed, data scientist
La meilleure méthode de tokenisation dépend de votre langue et de votre tâche. Les langues riches en morphologie bénéficient de la tokenisation au niveau des sous-mots ou des caractères, tandis que les langues plus simples peuvent bien fonctionner avec les approches au niveau des mots. Les tâches qui exigent une compréhension sémantique approfondie obtiennent souvent de meilleurs résultats grâce à la tokenisation des sous-mots, qui équilibre la taille du vocabulaire et la complexité de la langue.
Une tokenisation efficace joue également un rôle essentiel dans la préservation du contexte sémantique, ce qui est essentiel pour des prédictions précises des modèles. L'objectif ici est de s'assurer que les relations entre les mots restent intactes et que les modèles significatifs sont mis en évidence.
Segmentation sémantique du texte va encore plus loin en divisant le texte en morceaux significatifs en fonction de son contenu et de son contexte, plutôt que de s'appuyer sur des règles fixes. Cette méthode est particulièrement utile pour Génération augmentée par récupération (RAG) systèmes, où les informations récupérées doivent être claires et pertinentes. Par exemple, lorsque vous travaillez avec des bases de données vectorielles ou des LLM, un découpage approprié garantit que le texte s'adapte aux fenêtres contextuelles tout en conservant les informations nécessaires à des recherches précises.
Certaines stratégies avancées incluent :
Pour la plupart des applications, le fait de commencer par un découpage de taille fixe constitue une base de référence solide. À mesure que vos besoins évoluent, vous pouvez explorer des approches plus sophistiquées qui intègrent la hiérarchie des documents et les limites sémantiques.
Dans des outils tels que prompts.ai, une tokenisation efficace est cruciale pour gérer un contenu diversifié tout en préservant le contexte. Des stratégies réfléchies garantissent la préservation du sens sans compromettre l'efficacité des calculs, ouvrant ainsi la voie à de meilleures performances dans les applications LLM.
La complexité du prétraitement des grands modèles de langage (LLM) a entraîné l'essor des plateformes qui automatisent ces flux de travail. Ces outils visent à simplifier ce qui serait autrement un processus fastidieux et chronophage, en le transformant en un système rationalisé et reproductible. Des plateformes comme prompts.ai illustrez cette tendance en intégrant toutes les étapes de prétraitement dans un cadre unifié.
prompts.ai est conçu pour centraliser les flux de travail de l'IA, en regroupant les principales fonctions de prétraitement sous un même toit. Selon la plateforme, il peut remplacer plus de 35 outils d'IA déconnectés tout en réduisant les coûts de 95 % en moins de 10 minutes. Il est équipé pour gérer les problèmes tels que les ambiguïtés, les fautes d'orthographe et les saisies multilingues, tout en offrant des fonctionnalités telles que la détection des erreurs, la standardisation des données, l'imputation et la déduplication.
Voici quelques fonctionnalités remarquables de prompts.ai :
La plateforme propose également une structure tarifaire flexible. Les plans vont de option Pay As You Go gratuite avec crédits TOKN limités à un Plan Problem Solver à 99$ par mois (89$ par mois avec facturation annuelle), qui comprend 500 000 crédits TOKN.
« Faites en sorte que vos équipes travaillent plus étroitement ensemble, même si elles sont éloignées. Centralisez les communications liées aux projets en un seul endroit, réfléchissez à des idées à l'aide de tableaux blancs et rédigez des plans avec des documents collaboratifs. » - Heanri Dokanai, UI Design
Cette approche rationalisée de la gestion de la tokenisation s'inscrit dans des objectifs plus généraux tels que le maintien du contexte et l'optimisation du vocabulaire, qui sont essentiels pour un prétraitement efficace.
Les plateformes avancées vont encore plus loin en matière d'automatisation en incorporant des techniques pilotées par l'IA qui s'adaptent à différents types de données. Nombre de ces outils prennent en charge le traitement multimodal des données, ce qui leur permet de gérer du texte, des images, du son et d'autres formats au sein d'un flux de travail unique.
Pour identifier les valeurs aberrantes dans des ensembles de données complexes, des techniques d'apprentissage automatique telles que Forêt d'isolation, facteur de valeurs aberrantes local (LOF) et SVM à classe unique sont très efficaces. Lorsqu'il s'agit de nettoyer et de normaliser les données de texte, les méthodes NLP alimentées par l'IA, telles que tokenisation, suppression du bruit, normalisation, suppression des mots d'arrêt et lemmatisation/dérivation - travaillez ensemble de manière fluide. En outre, les méthodes spécifiques au domaine permettent un prétraitement personnalisé adapté à des contenus spécialisés, tels que des dossiers médicaux, des documents juridiques ou des manuels techniques.
L'intégration des techniques d'IA crée une boucle de rétroaction qui améliore continuellement la qualité des données. Au fur et à mesure que le système traite de plus en plus de données, il détecte mieux les nouveaux types de bruit et les incohérences, ce qui rend le flux de travail de plus en plus efficace. Ces plateformes mettent également l'accent visibilité et auditabilité, en veillant à ce que chaque décision de prétraitement puisse être revue et validée, ce qui est crucial pour la conformité et le maintien de normes de données élevées.
Un prétraitement correct est la pierre angulaire de tout projet LLM réussi. Comme l'a si justement dit Keval Dekivadiya, ingénieur en intelligence artificielle et machine learning, « Une préparation adéquate des données est essentielle pour transformer un texte non structuré en un format structuré que les réseaux neuronaux peuvent interpréter, ce qui a un impact significatif sur les performances du modèle ». En d'autres termes, les efforts que vous déployez pour préparer vos données influent directement sur les performances de votre modèle dans des scénarios pratiques et réels.
Il est intéressant de noter que le prétraitement des données peut occuper jusqu'à 80 % du temps total consacré à un projet d'IA. Mais ce temps investi n'est pas une perte de temps : il est rentable en améliorant la précision, en réduisant le bruit et en optimisant la tokenisation. Ces avantages sont essentiels pour garantir que votre modèle apprend efficacement et fonctionne de manière fiable.
Des étapes clés telles que le nettoyage systématique, le filtrage de la qualité, la déduplication et la surveillance continue sont essentielles pour fournir des données propres, structurées et pertinentes. En suivant ces pratiques, vous préparez le terrain pour que votre LLM obtienne de meilleurs résultats d'apprentissage et de performance.
Les outils modernes, tels que les plateformes telles que prompts.ai, vont encore plus loin en automatisant des processus tels que la standardisation, la réduction des erreurs et l'évolutivité. Cela élimine les goulots d'étranglement manuels et garantit une amélioration constante de la qualité des données au fil du temps.
Le prétraitement des données de texte joue un rôle crucial dans l'amélioration des performances de Modèles linguistiques étendus (LLM) en veillant à ce que les données d'entrée soient propres, bien organisées et pertinentes. Lorsque le bruit, comme les fautes de frappe, les détails non pertinents ou les incohérences, est supprimé, le modèle peut se concentrer sur des informations de haute qualité, ce qui permet d'identifier plus facilement les modèles et de produire des résultats fiables.
Les principales étapes de prétraitement consistent souvent à nettoyer le texte, à corriger les valeurs aberrantes, à normaliser les formats et à éliminer la redondance. Ces actions rationalisent non seulement le processus de formation, mais améliorent également la capacité du modèle à s'adapter et à exécuter efficacement différentes tâches. Investir du temps dans le prétraitement de vos données peut faire une différence significative dans la précision et l'efficacité de vos projets LLM.
Pour traiter les valeurs aberrantes des données textuelles, commencez par repérer les anomalies à l'aide de techniques statistiques comme les scores Z ou l'intervalle interquartile (IQR). Si votre ensemble de données est plus complexe, vous pouvez explorer basé sur la distance ou méthodes basées sur la densité pour identifier des modèles inhabituels. De plus, des modèles d'apprentissage automatique tels que SVM à classe unique peut être un moyen efficace de détecter et de gérer les valeurs aberrantes.
La gestion des valeurs aberrantes permet de réduire le bruit et d'améliorer la qualité de votre jeu de données, ce qui peut améliorer considérablement les performances de votre grand modèle de langage (LLM).
Des plateformes comme prompts.ai simplifiez le prétraitement du texte pour les grands modèles de langage (LLM) en automatisant les tâches essentielles telles que le nettoyage des données, la réduction du bruit et la gestion des valeurs aberrantes. Cela garantit que vos données sont non seulement cohérentes, mais également bien préparées, ce qui vous permet de gagner du temps tout en améliorant les performances de votre modèle.
En plus de cela, prompts.ai est livré avec des fonctionnalités telles que gestion rapide de la conception, suivi de la tokenisation, et automatisation des flux de travail. Ces outils rendent l'ensemble du processus de prétraitement plus fluide et plus efficace. En réduisant le travail manuel et en simplifiant les flux de travail complexes, prompts.ai permet aux utilisateurs de se concentrer sur la création de valeur et l'obtention de meilleurs résultats dans leurs projets LLM.
