SFT Dataset: los principales conjuntos de datos esenciales para impulsar su LLM
Los modelos de lenguaje grande (LLM) como GPT-4, LLama o Mistral han revolucionado el procesamiento del lenguaje natural al hacer que las interacciones con la IA sean más fluidas y relevantes. Sin embargo, para lograr un rendimiento óptimo en tareas específicas, estos modelos requieren un curado supervisado, o Ajuste fino supervisado (SFT). Esta técnica permite adaptar un modelo previamente entrenado a necesidades específicas, al exponerlo a un conjunto de datos anotados y estructurados.
La elección de conjunto de datos SFT es, por lo tanto, un paso decisivo en la formación de un modelo exitoso. Un buen conjunto de datos influye directamente en la capacidad del modelo para comprender, generar e interactuar de una manera más natural y precisa. Algunos conjuntos de datos se centran en los diálogos humanos, otros en campos específicos, como la medicina o el derecho, y otros en el multilingüismo o la ética de la IA.
¿Qué es un conjunto de datos supervisado para entrenadores de finetuning?
El Ajuste fino supervisado (SFT), o alineación supervisada del modelo, es una técnica que se utiliza en el aprendizaje automático para adaptar un modelo previamente entrenado a tareas específicas mediante datos anotados. Este enfoque permite ajustar los parámetros del modelo para mejorar su rendimiento en tareas específicas, basándose en ejemplos concretos proporcionados por el conjunto de datos.
Diferencia entre SFT y otros métodos de adaptación de modelos:
Antes del entrenamiento
El modelo se entrena inicialmente con un gran conjunto de datos sin anotaciones para aprender las representaciones lingüísticas generales.
Ajuste fino supervisado (SFT)
Después del entrenamiento previo, el modelo se refina con datos anotados específicos de la tarea, lo que le permite aprender relaciones de entrada y salida precisas.
Aprendizaje reforzado con retroalimentación humana (RLHF)
Este método implica el uso de la retroalimentación humana para guiar el aprendizaje modelo, a menudo mediante la definición de una función de recompensa basada en las preferencias humanas.
¿Qué criterios definen un buen conjunto de datos de SFT?
Diversidad de datos
Incluye una variedad de ejemplos que cubran diferentes casos de uso para garantizar una cobertura completa de la tarea.
Calidad de anotación
Los datos deben anotarse con precisión para proporcionar ejemplos claros y consistentes para el modelo.
Representatividad de los casos de uso
El conjunto de datos debe reflejar con precisión las situaciones reales en las que se implementará el modelo, garantizando así su relevancia y eficacia.
¿Por qué los conjuntos de datos SFT son esenciales para los LLM (modelos de lenguaje grande)?
Les Conjuntos de datos de ajuste fino supervisado (SFT) desempeñan un papel importante en la adaptación de Modelos de lenguaje extensos (LLM) a tareas específicas. Si bien los LLM se capacitan inicialmente en grandes conjuntos de datos generalistas, la SFT les permite especializarse en áreas o aplicaciones particulares.
Mejorar el rendimiento en tareas específicas
La SFT refina las capacidades de los LLM al exponerlos a datos anotados que son relevantes para una tarea determinada. Por ejemplo, en el campo de la generación de código, la SFT ha demostrado su eficacia al mejorar la precisión, la eficiencia y la legibilidad del código producido por los modelos, al tiempo que reduce los errores y aumenta la seguridad.
Corregir los sesgos y alinear el comportamiento del modelo
Los conjuntos de datos de SFT de alta calidad, desarrollados con la experiencia de profesionales en el campo, permiten crear escenarios realistas que proporcionan el contexto necesario para capacitar a los LLM para que respondan de manera adecuada. Este enfoque ayuda a reducir los sesgos y a ajustar el comportamiento del modelo para que esté más en línea con las expectativas humanas.
Adaptación de los LLM a campos especializados
En sectores como la atención médica, el derecho o las finanzas, los LLM deben proporcionar información precisa y en línea con los estándares de la industria. El SFT, que utiliza conjuntos de datos específicos, permite que los modelos proporcionen información relevante y precisa, cumpliendo así con los altos requisitos de estos campos.
Nuestra selección de los mejores conjuntos de datos de SFT
En esta sección, presentamos una selección de conjuntos de datos de ajuste fino supervisado (SFT) reconocidos por su calidad y relevancia para mejorar los modelos lingüísticos grandes (LLM). Cada conjunto de datos va acompañado de una descripción, sus principales características y su caso de uso.
Algunos ejemplos de conjuntos de datos generales para el ajuste fino
OpenAssistant Conversations
Este conjunto de datos es rico en diálogos e interacciones humanas, y está diseñado para refinar las habilidades de conversación de los modelos lingüísticos. Es especialmente útil para aplicaciones que requieren un conocimiento profundo de las conversaciones humanas.
Conjunto de datos de alpaca (Stanford)
Basado en el enfoque de OpenAI, este conjunto de datos ofrece un conjunto de datos de instrucciones que permiten un ajuste eficiente de los modelos. Se usa ampliamente para el establecimiento rápido de modelos eficientes en diversas tareas lingüísticas.
Conjunto de datos Dolly 2.0 (Databricks)
Este conjunto de datos de código abierto ofrece recursos para refinar los LLM de código abierto, lo que facilita la personalización de modelos para aplicaciones específicas.
Conjuntos de datos multidominio
Conjunto de datos SFT multidominio (Toloka AI)
Compuesto por 10 000 pares de respuestas rápidas, este conjunto de datos abarca varios idiomas y sectores, y ofrece una diversidad esencial para los modelos de formación capaces de gestionar contextos variados.
La pila (BigCode)
Destinado al perfeccionamiento de los LLM especializados en código informático, este conjunto de datos proporciona una amplia colección de códigos fuente de varios lenguajes de programación, lo que mejora las capacidades de los modelos para comprender y generar código.
PubMedia
Diseñado para modelos especializados en investigación biomédica y médica, este conjunto de datos contiene preguntas y respuestas de la literatura científica, lo que ayuda a los modelos a proporcionar respuestas precisas en el campo de la medicina.
Conjuntos de datos multilingües
PEGAMENTO
Este punto de referencia multilingüe está diseñado para la evaluación y la formación de los LLM, y ofrece datos en varios idiomas para mejorar las capacidades multilingües de los modelos.
Flores-200 (Meta AI)
Este conjunto de datos está destinado a ajustar los modelos de traducción, que abarcan 200 combinaciones de idiomas, y es esencial para desarrollar modelos de traducción automática de alta calidad.
M2M-100 (IA de Facebook)
Este corpus de traducción abarca 100 idiomas y ofrece un recurso valioso para los modelos de formación que pueden traducir directamente entre numerosos pares de idiomas sin utilizar un idioma fundamental.
Conjuntos de datos para alinearse con las preferencias humanas
HH-RLHF (antrópico)
Este conjunto de datos, que se utiliza para alinear los modelos con respuestas más seguras y éticas, contiene ejemplos anotados para guiar a los modelos hacia comportamientos que estén en línea con las expectativas humanas.
InstructGPT (OpenAI)
Basado en los modelos de InstructGPT, este conjunto de datos permite un ajuste supervisado de las tareas conversacionales, lo que mejora la capacidad de los modelos para seguir las instrucciones humanas con precisión.
💡 Estos conjuntos de datos representan recursos esenciales para el ajuste supervisado de los LLM, lo que les permite mejorar su desempeño en diversas tareas y áreas.
¿Cómo elige el conjunto de datos de SFT adecuado para su modelo?
La elección de un conjunto de datos SFT depende de varios criterios esenciales que influyen directamente en la calidad del ajuste fino y en el rendimiento final del modelo. Estas son las principales cosas que debe tener en cuenta antes de seleccionar un conjunto de datos que se ajuste a su caso de uso.
Definir las necesidades específicas del modelo
Cada modelo lingüístico tiene un propósito específico:
- Uno Chatbot conversacional requerirá un conjunto de datos rico en diálogos e interacciones humanas (por ejemplo, OpenAssistant Conversations).
- Un modelo destinado a campo médico debe capacitarse en bases de datos validadas por expertos (por ejemplo, PubMedQA).
- Una IA especializada en traducción debe basarse en conjuntos de datos multilingües de alta calidad (por ejemplo, Flores-200).
Por lo tanto, antes de elegir un conjunto de datos, es esencial identificar tareas específicas del modelo y de las habilidades que debe desarrollar.
Verificar la calidad y el tamaño de los datos
Un buen conjunto de datos debe ser:
✔ Rico y diverso : debe cubrir una amplia gama de casos de uso.
✔ Bien anotado : Los datos deben ser precisos y estar libres de errores de anotación.
✔ Suficiente en tamaño : cuanto más grande es un conjunto de datos, más eficiente es el ajuste, pero esto debe equilibrarse con las capacidades de procesamiento y los recursos disponibles.
Grandes conjuntos de datos como La pila (BigCode) o M2M-100 son ideales para tareas que requieren una amplia cobertura y modelos que pueden generalizarse en un gran número de casos.
Tenga en cuenta las restricciones éticas y los sesgos de los conjuntos de datos
El uso de un conjunto de datos SFT implica garantizar que esté libre de sesgos que puedan influir negativamente en las decisiones del modelo.
- Algunos conjuntos de datos son optimizado para minimizar los sesgos y mejorar la alineación ética LLM (por ejemplo, HH-RLHF de Anthropic).
- Es mejor elegir fuentes transparentes, donde el origen de los datos esté claramente documentado.
La evaluación regular del modelo después de un ajuste fino también permite detectar posibles sesgos y corregirlos.
Exploración de opciones de código abierto frente a opciones propietarias
- Conjuntos de datos de código abierto : de acceso gratuito, ofrecen una gran flexibilidad, pero a menudo requieren un procesamiento previo cuidadoso (por ejemplo, Alpaca, Dolly 2.0, OpenAssistant Conversations).
- Conjuntos de datos patentados : a menudo se pagan, por lo general están mejor anotados y optimizados para casos de uso específicos (por ejemplo, conjuntos de datos comerciales de OpenAI o Anthropic).
Conclusión
Les Conjuntos de datos SFT son recursos esenciales para refinar y especializar modelos lingüísticos de gran tamaño, lo que les permite lograr un rendimiento óptimo en tareas específicas. Ya sea para mejorar la conversación, perfeccionar la comprensión de un dominio o alinear un modelo con las preferencias humanas, es fundamental elegir el conjunto de datos correcto.
Combinando calidad, diversidad y ética de los datos, los LLM pueden capacitarse de manera más efectiva y adaptarse a las necesidades reales de los usuarios. Explorar los mejores recursos disponibles, ya sean de código abierto o propietarios, permite aprovechar al máximo los ajustes supervisados y construir modelos cada vez más eficientes.
