日本語LLMの学習に向けたデータ前処理

はじめに 大規模言語モデルの学習にあたり、大規模なデータセットで学習することが重要ですが、高品質なデータを用いることも重要です。 Webなどから大規模に収集したデータを用いることが一般的ですが、そのままだとかなりノイズが多く、モデルの学習が困難です。 本記事では、言語検出、テキスト正規化、テキストのチャンキング、品質フィルタリングのデータ前処理によりノイズを取り除く方法について解説します。 言語検出 Webから大規模に収集したデータには、様々な言語が含まれます。 日本語をターゲットとした言語モデルの学習のためには、日本語のデータのみを抽出する必要があります。 言語検出のPythonライブラリとして、pycld3やlangdetectが有名ですが、2022/1/11にlinguaがリリースされています。開発者のベンチマークによると、性能は他のライブラリと比べて高いです。 特にpycld3はp

[deejayroka]

“言語モデルの学習に向けたデータ前処理として、言語検出、テキスト正規化、テキストのチャンキング、品質フィルタリングによりノイズを除去する方法について解説”

[misshiki]

“言語モデルの学習に向けたデータ前処理として、言語検出、テキスト正規化、テキストのチャンキング、品質フィルタリングによりノイズを除去する方法について解説”