En este artículo descubrirás:
- Qué son los datos de entrenamiento de LLM
- Por qué los LLM necesitan toneladas de datos para entrenarse
- Los pasos necesarios para entrenar un LLM
- Las mejores fuentes para recopilar datos para el entrenamiento de LLM
¡Empecemos!
¿Qué constituye un buen dato de entrenamiento para LLM?
Los buenos datos de entrenamiento de LLM deben ser de alta calidad, diversos y pertinentes para la aplicación prevista. Lo ideal es que abarquen una amplia gama de temas, estilos y contextos, lo que ayuda al modelo de lenguaje grande a aprender patrones lingüísticos variados.
Las fuentes adecuadas dependen del objetivo específico del LLM. No obstante, las fuentes más utilizadas son páginas web, libros, transcripciones de vídeos, publicaciones en línea, artículos de investigación y archivos de código. En conjunto, proporcionan una amplia representación del lenguaje y el conocimiento humanos.
Lo que realmente marca la diferencia es que los datos deben estar limpios y libres de ruido, como texto irrelevante o errores de formato. También deben estar equilibrados para reducir los sesgos, lo que permite al modelo aprender con precisión y generar resultados mejores y más fiables.
Por qué los LLM necesitan una gran cantidad de datos
Para alcanzar un alto nivel de complejidad, matices y precisión, los LLM requieren enormes cantidades de datos. La razón principal es que su capacidad para comprender el lenguaje humano y producir respuestas relevantes depende de la exposición a múltiples patrones lingüísticos, temas y contextos.
Al alimentar un LLM con un gran volumen de datos, este puede captar relaciones sutiles, desarrollar una sólida comprensión del contexto y predecir con precisión las secuencias de palabras probables. En última instancia, esto mejora la eficacia general del modelo.
Esos datos se extraen normalmente de fuentes públicas, ya que estas reflejan la amplitud del conocimiento humano y los estilos de comunicación, sin plantear problemas de privacidad o normativos. Sin embargo, para aplicaciones específicas, se pueden utilizar Conjuntos de datos privados o personalizados para ajustar el modelo, siempre que cumplan con las normas de privacidad.
En resumen, estas son las principales razones por las que un mayor volumen de datos conduce a un mejor rendimiento de los LLM:
- Base de conocimientos mejorada: al igual que los seres humanos adquieren más conocimientos al tener acceso a mucha información, cuantos más temas se traten en los datos de entrenamiento, más probable será que el modelo genere respuestas relevantes en varios ámbitos.
- Patrones lingüísticos diversos: el acceso a varios estilos de escritura y perspectivas proporciona al modelo la capacidad de aprender patrones lingüísticos matizados. Esto mejora su comprensión contextual, incluso en varios idiomas.
- Menor sesgo: los conjuntos de datos más grandes tienden a ser menos sesgados que los más pequeños, lo que aumenta la probabilidad de que el LLM produzca resultados más objetivos.
- Respuestas mejoradas: al estar expuesto a una gran cantidad de datos, el LLM puede ser más eficaz a la hora de reconocer las reglas lingüísticas y las relaciones entre las palabras, lo que reduce la frecuencia de los errores.
- Respuestas basadas en hechos: los datos de contenido nuevo ayudan al modelo a mantenerse alineado con la información más reciente, lo que permite respuestas más relevantes y actualizadas.
Cómo entrenar un LLM con datos personalizados
Supongamos que ha recopilado una gran cantidad de datos de diferentes fuentes, sobre las que pronto obtendrá más información. ¿Qué pasos debe seguir para entrenar su LLM? ¡Es hora de averiguarlo!
Paso n.º 1: Recopilación y preprocesamiento de datos
- Obtención de datos: El primer paso para entrenar cualquier LLM es recopilar datos, muchos datos de entrenamiento para LLM. Estos datos se obtienen normalmente de un conjunto de fuentes públicas (y a veces privadas). Para más detalles, consulta nuestra guía sobre la obtención de datos.
- Preprocesamiento: después de recopilar los datos sin procesar, debe limpiarlos para prepararlos para el entrenamiento. Tenga en cuenta que durante este proceso se pueden utilizar herramientas de IA existentes, como ChatGPT, que incluyen:
- Limpieza de texto: eliminación de contenido irrelevante, entradas duplicadas y ruido.
- Normalización: convertir el texto a minúsculas, eliminar palabras vacías y corregir otras inconsistencias de formato.
- Tokenización: descomposición del texto en unidades más pequeñas, como palabras, subpalabras o caracteres, que serán utilizadas por el modelo durante el entrenamiento.
Paso n.º 2: Elegir o crear el modelo
- Modelos preentrenados: para la mayoría de los proyectos de LLM, se recomienda utilizar un modelo preentrenado como GPT, BERT o T5. Estas soluciones ya han aprendido la mayoría de los patrones lingüísticos generales, y solo es necesario ajustarlas para objetivos específicos con datos personalizados. Para obtener una guía, echa un vistazo a cómo crear un chatbot RAG con GPT-4 utilizando datos SERP.
- Modelo personalizado: si los modelos preentrenados no se ajustan a sus necesidades o si tiene requisitos únicos, puede crear un nuevo modelo desde cero. Se pueden utilizar herramientas como PyTorch, LangChain y TensorFlow para crear y entrenar LLM. Tenga en cuenta que esta ruta requiere considerables recursos informáticos y mucho dinero.
Paso n.º 3: Entrenamiento del modelo
- Preentrenamiento: si opta por crear su propio modelo, el preentrenamiento es fundamental. Durante esta fase, el modelo aprende patrones lingüísticos generales y la estructura del lenguaje. El LLM se entrena normalmente prediciendo palabras o tokens que faltan en una secuencia, lo que le ayuda a aprender el contexto y la gramática.
- Ajuste fino: después del preentrenamiento, el ajuste fino adapta el modelo a tareas específicas, como responder preguntas, resumir textos o traducir idiomas. El ajuste fino se suele realizar utilizando Conjuntos de datos más pequeños y específicos de un dominio. También puede implicar el aprendizaje supervisado, el aprendizaje por refuerzo y métodos con intervención humana.
Paso n.º 4: Pruebas y evaluación
- Pruebas: una vez entrenado el modelo, el siguiente paso es evaluar su rendimiento utilizando métricas como la precisión, la perplejidad, la puntuación BLEU o la puntuación F1, dependiendo de la tarea en cuestión. La idea es garantizar que los resultados del modelo sean precisos y relevantes para el caso de uso previsto.
- Ajuste de hiperparámetros: durante las pruebas, es posible que sea necesario ajustar algunos hiperparámetros, como las tasas de aprendizaje, los tamaños de los lotes y el recorte de gradientes. Este proceso suele requerir un enfoque iterativo con muchas pruebas y ajustes, pero es esencial para optimizar el rendimiento del modelo.
Paso n.º 5: Implementación y supervisión
- Implementación del modelo: una vez que el modelo está entrenado, probado y optimizado, debe implementarlo para su uso en el mundo real. Esto podría implicar la integración del modelo en aplicaciones, sistemas o servicios que puedan beneficiarse de sus capacidades. Ejemplos de tales aplicaciones son los chatbots, los asistentes virtuales y las herramientas de generación de contenido.
- Supervisión continua: después de la implementación, es fundamental realizar una supervisión continua para garantizar que el modelo mantenga su rendimiento a lo largo del tiempo. El reentrenamiento periódico con datos nuevos puede ayudar a que el modelo se mantenga actualizado y mejore sus resultados a medida que se dispone de más información.
Las mejores fuentes para recuperar datos de entrenamiento de LLM
Ahora ya sabe que los datos son lo que marca la diferencia cuando se trata del entrenamiento de LLM. Por lo tanto, está listo para explorar las mejores fuentes para recopilar datos de entrenamiento de LLM, clasificadas por tipo de fuente.
Contenido web
Como es lógico, la web es la fuente de datos más rica, más grande y más utilizada para el entrenamiento de LLM. La extracción de datos de páginas web es un proceso conocido como «Scraping web», que le ayuda a recopilar grandes cantidades de datos.
Por ejemplo, las redes sociales como X, Facebook y Reddit contienen datos conversacionales. Wikipedia alberga más de 60 millones de páginas sobre una amplia gama de temas. Los sitios de comercio electrónico como Amazon y eBay ofrecen datos valiosos a través de descripciones y reseñas de productos. Este tipo de información es muy valiosa para entrenar a los LLM a comprender el sentimiento y el lenguaje cotidiano. Por eso, los LLM populares como GPT-4 y BERT dependen en gran medida de los datos web.
Cuando se trata de extraer datos de Internet, tienes dos opciones:
- Crear su propio Scraper
- Comprar un conjunto de datos completo y listo para usar
Tanto si elige una opción como la otra, Bright Data le ofrece lo que necesita. Con una API de Scraper dedicada, diseñada para recuperar datos actualizados de más de 100 sitios web, y un amplio mercado de Conjuntos de datos, le da acceso a todo lo que necesita para una recopilación eficaz de datos de entrenamiento de LLM.
Debates científicos
Sitios como Stack Exchange y ResearchGate permiten a investigadores, profesionales y entusiastas hacer preguntas, compartir conocimientos y debatir sobre diversos temas. Estos abarcan múltiples campos, incluyendo matemáticas, física, informática y biología.
Los debates científicos en estas plataformas son muy valiosos para entrenar a los LLM a reconocer preguntas técnicas complejas y garantizar respuestas en profundidad.
Estudios de investigación
Los artículos de investigación pueden proporcionar a los LLM conocimientos especializados en medicina, tecnología, economía, ingeniería, finanzas y mucho más. Fuentes como Google Scholar, ResearchGate, PubMed Central y PLOS ONE ofrecen acceso a artículos revisados por pares. Estos introducen nuevas ideas, conceptos y metodologías en sus respectivas disciplinas.
Estos documentos contienen jerga técnica y temas complejos, lo que los hace ideales para entrenar a los LLM en ámbitos profesionales y/o científicos.
Libros
Los libros son un recurso excelente para entrenar a los LLM, especialmente cuando se trata de aprender lenguaje formal. El problema es que la mayoría de los libros están protegidos por derechos de autor, lo que puede limitar su uso. Afortunadamente, hay libros de dominio público a los que se puede acceder y utilizar libremente.
Por ejemplo, el Proyecto Gutenberg cuenta con más de 70 000 libros electrónicos gratuitos de una amplia gama de géneros. Estos abarcan muchos temas, lo que permite al LLM adquirir conocimientos sobre filosofía, ciencia, literatura y mucho más.
Contenido de código
Si su LLM también debe ser capaz de manejar tareas de programación, alimentarlo con código es un paso necesario. Plataformas como GitHub, Stack Overflow, Hackerrank, GitLab y DockerHub alojan miles de repositorios de código y preguntas de programación.
Solo GitHub almacena millones de repositorios de código abierto en una amplia gama de lenguajes de programación, desde Python y JavaScript hasta C++ y Go. Al entrenarse con este código, los LLM pueden aprender a generar código, depurar errores y comprender la sintaxis y la lógica que hay detrás de los lenguajes de programación.
Medios de comunicación
Google News, Reuters, BBC, CNN, Yahoo News, Yahoo Finance y otros sitios web de medios de comunicación importantes tienen artículos, informes y actualizaciones sobre una amplia gama de temas. Estos abarcan la política, la economía, la salud, el entretenimiento y mucho más. Siga nuestro artículo sobre cómo extraer información de Yahoo Finance.
Los artículos de noticias ayudan a los LLM a comprender la naturaleza evolutiva del lenguaje. También ofrecen información clave sobre las variaciones regionales del lenguaje, el tono y la estructura, ya que los diferentes medios pueden dirigirse a diferentes públicos. Además, estos datos de entrenamiento de LLM son esenciales para que el modelo se mantenga al día de la actualidad y las tendencias globales.
Además, puede utilizar una API de Scraper de datos financieros o noticias, o explorar nuestro mercado de conjuntos de datos.
Transcripciones de vídeos
Las transcripciones de vídeos son un recurso inestimable para entrenar a los LLM en lenguaje conversacional. Estos datos desempeñan un papel crucial si el modelo necesita realizar tareas como, por ejemplo, atención al cliente o asistencia técnica.
Las plataformas de vídeo públicas como YouTube, Vimeo y TED Talks cuentan con una gran cantidad de contenido transcrito sobre una amplia variedad de temas. Estas transcripciones recogen conversaciones, discursos y conferencias naturales, lo que proporciona datos de entrenamiento LLM muy completos. Consulte nuestro tutorial sobre cómo extraer datos de YouTube.
Conclusión
En este artículo, ha descubierto qué es lo que hace que los datos de entrenamiento de LLM sean de calidad, dónde obtenerlos y cómo utilizarlos para entrenar un modelo de lenguaje grande. Independientemente del enfoque que adopte, el primer paso es recopilar una gran cantidad de datos. En este juego, la web es la fuente más valiosa a la que se puede recurrir.
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- API de Scraper: puntos finales dedicados diseñados para el scraping eficiente de los principales dominios.
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