この記事では、以下の内容を解説します：
- LLMのトレーニングデータとは何か
- LLMのトレーニングに大量のデータが必要な理由
- LLMを訓練するために必要な手順
- LLMトレーニング用データ収集の最適なソース
さっそく見ていきましょう！
優れたLLMトレーニングデータの条件とは？
優れたLLMトレーニングデータは、高品質で多様性があり、目的の用途に関連している必要があります。理想的には、幅広いトピック、スタイル、文脈を網羅していることが望ましく、これにより大規模言語モデルが多様な言語パターンを学習できます。
適切なデータソースはLLMの具体的な目標によって異なりますが、一般的に使用されるものには、ウェブページ、書籍、動画の文字起こし、オンライン出版物、研究論文、コードアーカイブなどがあります。これらを組み合わせることで、人間の言語と知識を幅広く表現できます。
真に重要なのは、データがクリーンでノイズ（無関係なテキストや書式エラーなど）を含まないことです。また、バイアスを軽減するためにバランスが取れており、モデルが正確に学習し、より良く信頼性の高い出力を生成できるようにする必要があります。
LLMに大量のデータが必要な理由
高度な複雑性、ニュアンス、正確性を実現するには、LLMは膨大なデータ量を必要とします。主な理由は、人間の言語を理解し関連性のある応答を生成する能力が、多様な言語パターン、トピック、文脈への曝露に依存しているからです。
大量のデータをLLMに供給することで、微妙な関係性を把握し、文脈に対する深い理解を育み、可能性の高い単語の連なりを正確に予測できるようになります。これにより、モデルの全体的な有効性が最終的に向上します。
そのデータは通常、公開ソースから抽出される。これらは人間の知識やコミュニケーションスタイルの幅広さを反映しており、プライバシーや規制上の問題も生じないからだ。ただし特定の用途では、プライバシー基準に準拠している場合に限り、非公開またはカスタムデータセットを用いてモデルを微調整することがある。
要約すると、より多くのデータがLLMの性能向上につながる主な理由は以下の通りです：
- 知識ベースの強化：人間が多くの情報に触れることで知識が増えるのと同様に、トレーニングデータでカバーされるトピックが多ければ多いほど、モデルが複数の領域にわたって関連性のある応答を生成する可能性が高まります。
- 多様な言語パターンの習得：様々な文体や視点に触れることで、モデルは微妙な言語パターンを学習する能力を獲得します。これにより、複数言語にわたる文脈理解が向上します。
- バイアスの低減：大規模なデータセットは小規模なものよりバイアスが少なく、LLMがより客観的な結果を生成する可能性が高まります。
- 応答の精度向上：大量のデータに触れることで、LLMは言語規則や単語間の関係を効果的に認識できるようになり、誤りの発生頻度が減少します。
- 事実に基づく応答：最新のコンテンツからのデータは、モデルが最新情報と整合性を保つのを助け、より関連性が高く最新の応答をサポートします。
カスタムデータでLLMをトレーニングする方法
様々なソースから大量のデータを収集したと仮定しましょう（その方法については後ほど説明します）。LLMをトレーニングするにはどのような手順を踏むべきでしょうか？さっそく見ていきましょう！
ステップ1：データ収集と前処理
- データ収集：LLMトレーニングの第一歩は、大量のトレーニングデータを収集することです。このデータは通常、公開（場合によっては非公開）ソースから取得されます。詳細はデータ収集ガイドをご参照ください。
- 前処理：生データを収集した後、トレーニング用に準備するためクリーニングが必要です。このプロセスではChatGPTなどの既存AIツールを活用できます。具体的には：
- テキストクリーニング：無関係な内容、重複エントリ、ノイズの除去。
- 正規化：テキストを小文字に変換、ストップワードの除去、その他の書式不整合の修正。
- トークン化：テキストを単語、サブワード、文字などの小さな単位に分割し、モデルがトレーニング中に使用できるようにします。
ステップ#2: モデルの選択または作成
- 事前学習済みモデル：ほとんどのLLMプロジェクトでは、GPT、BERT、T5などの事前学習済みモデルの使用が推奨されるアプローチです。これらのソリューションは既に一般的な言語パターンの大部分を学習しており、カスタムデータを用いて特定の目的向けに微調整するだけで済みます。ガイド付きアプローチについては、SERPデータを使用したGPT-4によるRAGチャットボットの作成方法をご覧ください。
- カスタムモデル：事前学習済みモデルがニーズに合わない場合や独自の要件がある場合は、一から新しいモデルを作成できます。PyTorch、LangChain、TensorFlowなどのツールを使用してLLMを構築・訓練可能です。この方法には膨大な計算リソースと多額の費用が必要となる点に留意してください。
ステップ#3: モデルトレーニング
- 事前学習：独自モデル作成を選択した場合、事前学習が鍵となります。この段階でモデルは一般的な言語パターンと言語構造を学習します。通常、LLMは文脈や文法を習得するため、シーケンス内の欠落語やトークンを予測することで訓練されます。
- 微調整（Fine-tuning）： 事前学習後、微調整により特定のタスク（質問応答、テキスト要約、言語翻訳など）向けにモデルを調整します。微調整は通常、より小規模なドメイン特化型データセットを用いて行われます。教師あり学習、強化学習、ヒューマン・イン・ザ・ループ手法も用いられる場合があります。
ステップ4: テストと評価
- テスト: モデルの訓練が完了したら、次にタスクに応じて精度、パープレクシティ、BLEUスコア、F1スコアなどの指標を用いて性能を評価します。ここでは、モデルの出力結果が正確であると同時に、意図したユースケースに関連していることを確認することが目的です。
- ハイパーパラメータ調整：テスト中に学習率、バッチサイズ、勾配クリッピングなどのハイパーパラメータを調整する必要が生じる場合があります。このプロセスは通常、多くの試行と調整を伴う反復的なアプローチを取りますが、モデルの性能を最適化するために不可欠です。
ステップ#5: デプロイとモニタリング
- モデルのデプロイ：モデルの学習、テスト、最適化が完了したら、実環境での使用に向けてデプロイする必要があります。これには、モデルの能力を活用できるアプリケーション、システム、サービスへの統合が含まれます。例としては、チャットボット、バーチャルアシスタント、コンテンツ生成ツールなどが挙げられます。
- 継続的な監視：デプロイ後、モデルの性能が経時的に維持されるよう継続的な監視が不可欠です。新たなデータを用いた定期的な再学習により、モデルの最新の状態を保ち、情報が増えるにつれて出力の改善を図ることができます。
LLMトレーニングデータ収集の最適な情報源
LLMトレーニングにおいてデータが全てを左右することは既にご存知でしょう。では、ソースタイプ別に分類したLLMトレーニングデータの最適な収集源を探ってみましょう。
ウェブコンテンツ
当然ながら、ウェブはLLMトレーニングにおいて最も豊富で大規模、かつ最も利用されるデータソースです。ウェブページからデータを抽出するプロセスは「ウェブスクレイピング」と呼ばれ、大量のデータを収集するのに役立ちます。
例えば、X、Facebook、Redditなどのソーシャルネットワークには会話データが含まれています。Wikipediaは幅広いトピックに関する6000万ページ以上をホストしています。AmazonやeBayなどのEコマースサイトは、商品説明やレビューを通じて貴重なデータを提供しています。この種の情報は、LLMが感情や日常言語を理解するように訓練する上で非常に貴重です。GPT-4やBERTなどの人気LLMがウェブデータに大きく依存している理由がここにあります。
インターネットからデータをスクレイピングするには、次の2つの選択肢があります：
- 独自のスクレイパーを構築する
- 包括的な即利用可能なデータセットを購入する
どちらのアプローチを選択しても、Bright Dataがサポートします。100以上のサイトから最新のデータを取得する専用WebスクレイパーAPIと、豊富なデータセットマーケットプレイスにより、効果的なLLMトレーニングデータ収集に必要なすべてを提供します。
学術的議論
Stack ExchangeやResearchGateなどのサイトでは、研究者、実務者、愛好家が質問を投げかけ、知識を共有し、様々なトピックについて議論できます。これらは数学、物理学、コンピュータサイエンス、生物学など、複数の分野にまたがっています。
これらのプラットフォームでの科学的議論は、複雑な技術的質問を認識し、深い回答を保証するLLMのトレーニングに非常に価値があります。
研究論文
研究論文は、医学、技術、経済学、工学、金融などにおける専門知識をLLMに提供できます。Google Scholar、ResearchGate、PubMed Central、PLOS ONEなどの情報源は査読済み論文へのアクセスを提供します。これらは各分野における新たなアイデア、概念、方法論を紹介しています。
これらの文書は専門用語や複雑なトピックを含んでいるため、専門的および/または科学的な分野でLLMを訓練するのに理想的です。
書籍
書籍は、特に形式的な言語を学習する場合、LLMを訓練するための優れたリソースです。問題は、ほとんどの書籍が著作権で保護されており、その使用が制限される可能性があることです。幸いなことに、自由にアクセスして使用できるパブリックドメインの書籍があります。
例えば、プロジェクト・グーテンベルクでは、幅広いジャンルにわたる70,000冊以上の無料電子書籍を数えています。これらは多くのトピックをカバーしており、LLMに哲学、科学、文学などに関する知識を与えます。
コードコンテンツ
LLMにプログラミングタスクの処理能力も求める場合、コードの投入は必須のステップです。GitHub、Stack Overflow、Hackerrank、GitLab、DockerHubなどのプラットフォームには、数千ものコードリポジトリやプログラミング関連の質問がホストされています。
GitHubだけでも、PythonやJavaScriptからC++やGoに至るまで、多様なプログラミング言語で書かれた数百万ものオープンソースコードリポジトリを保管しています。このコードで学習することで、LLMはコード生成、エラーデバッグ、プログラミング言語の構文や論理の理解を習得できます。
ニュースメディア
Googleニュース、ロイター、BBC、CNN、Yahooニュース、Yahooファイナンスなどの主要メディアサイトには、政治、経済、健康、エンターテインメントなど幅広いトピックに関する記事、レポート、最新情報が掲載されています。Yahooファイナンスのスクレイピング方法については、当サイトの記事を参照してください。
ニュース記事は、言語の進化する性質をLLMが理解するのに役立ちます。また、異なるメディアが異なる読者層に対応するため、地域ごとの言語の差異、トーン、構造に関する重要な洞察も提供します。さらに、このLLMトレーニングデータは、モデルが時事問題や世界的なトレンドを把握し続けるために不可欠です。
さらに、金融データやニューススクレイパーAPIを利用したり、当社のデータセットマーケットプレイスを探索することも可能です。
動画文字起こし
動画文字起こしは、会話言語をLLMに学習させる上で貴重なリソースです。例えばカスタマーサービスやサポート業務を処理する必要がある場合、このデータは極めて重要な役割を果たします。
YouTube、Vimeo、TED Talksなどの公開動画プラットフォームには、多様なトピックにわたる膨大な文字起こしコンテンツが用意されています。これらの文字起こしは自然な会話、スピーチ、講義を捉えており、豊富なLLMトレーニングデータを提供します。YouTubeからのデータスクレイピング方法については、当社のチュートリアルをご覧ください。
まとめ
本記事では、高品質なLLMトレーニングデータの要件、その入手先、大規模言語モデルの訓練への活用方法について解説しました。どのアプローチを採用する場合でも、最初のステップは大量のデータを収集することです。この分野において、ウェブは最も価値ある情報源と言えます。
Bright Dataは市場で最も信頼性の高いAIのためのデータプロバイダーの一つです。大規模なウェブデータの発見・収集・管理を容易にする包括的なソリューションを提供します。モデルの事前学習から微調整まで、継続的に更新され、クリーンで検証済み、コンプライアンスに適合した倫理的でスケーラブルなデータを提供します。
Bright DataのLLMトレーニングデータ取得ソリューションには以下が含まれます：
- データセット：100以上の人気ドメインにまたがる50億件以上のレコードを含む、事前収集済みでクリーンかつ検証済みのデータセット。
- スクレイパーAPI：主要ドメインの効率的なスクレイピング用に設計された専用エンドポイント。
- サーバーレススクレイピング：最適化されたパフォーマンスでデータ収集を簡素化するツール。
- データセンター・プロキシ：ウェブスクレイピングをサポートする高速で信頼性の高いプロキシ。
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