Fase 1: je data voorbereiden voor GPT-modellen
Grondige voorbereiding is nodig voor je tekstdata in een GPT-model kan worden ingevoerd, voor betrouwbare en betekenisvolle resultaten. Zorg dat je de ingevoerde data goed opschoont. Verwijder alle informatie die het trainingsmodel negatief zou kunnen beïnvloeden. Dit houdt in: het identificeren van ontbrekende data, het verwijderen van dubbele of irrelevante data, het identificeren van fouten en inconsistenties, het corrigeren voor uitschietende data, het elimineren van overbodige informatie, het standaardiseren van formats en benamingen, het omgaan met speciale tekens, het verwijderen van HTML-tags en het filteren van lage kwaliteit tekst. Bovendien verbetert normalisatie van tekstdata, zoals het converteren van tekst naar kleine letters en het standaardiseren van interpunctie, het vermogen van het model om patronen te herkennen. Het doel is waarborging van nauwkeurigheid en consistentie, aangezien elke fout of inconsistente informatie de prestaties van het model kan verminderen.
Fase 2: datatransformatie met technieken voor GPT-modellen
Bij het voorbereiden van tekstdata voor GPT-modellen zijn gespecialiseerde datatransformatietechnieken nodig. Tokenisatie, het proces van het opsplitsen van tekst in individuele eenheden of woorden (tokens) biedt hiervoor de basis. Methoden zoals One-Hot encoding, Byte Pair encoding (BPE), en WordPiece tokenisatie worden vaak gebruikt om het vocabulaireprobleem aan te pakken bij taalverwerkingsopdrachten. Tokenisatie stelt het model in staat de structuur van de invoer te begrijpen en nauwkeuriger uitvoer te bieden. Verschillende technieken zijn:
Techniek 1: Byte Pair Encoding (BPE)
Codering verwijst naar het omzetten van getokeniseerde tekst in numerieke presentaties die kunnen worden omgezet in een machine learning-model. Verschillende strategieën kunnen hiervoor worden gebruikt. Byte Pair Encoding is een tokeniseringsalgoritme dat wordt gebruikt om woorden om te zetten in ‘subwoordunits’, op een manier waarop frequente tekenparen samen worden gevoegd in een tekst, vervangen door een ‘placeholder’. Bijvoorbeeld: stel dat tekstdata meerdere sequenties hebben van dezelfde 3 letters. Die 3 letters kunnen worden samengevoegd tot een subwoord, waardoor de doeltekst wordt gecomprimeerd.
Techniek 2: One-Hot Encoding
De meeste datasets die worden gebruikt in AI-projecten bevatten gemixte datatypes. Het bevat numerieke data, maar ook categorische. Categorische data is niet handig voor machine learning-modellen omdat ze verkeerd kunnen worden geïnterpreteerd en eerst moeten worden omgezet in numerieke data. One-hot encoding is een techniek die daarvoor wordt ingezet. Hierbij worden categorische variabelen voorgesteld als numeriek formaat, geschikt voor het machine learning-algoritme. Een kleine tip Om deze techniek beter te begrijpen: Denk aan een dataset met een categorische eigenschap, bv ‘kleur’ met waarden {rood, groen, blauw}. Deze labels hebben geen specifieke volgorde of voorkeur, maar omdat het strings zijn, kan het model het verkeerd interpreteren alsof het een soort hiërarchie heeft. One-hot encoding zet elke categorie om in een binair vector, waarbij elk element de aanwezigheid of afwezigheid van de overeenkomstige categorie vertegenwoordigt. Bijvoorbeeld:
Rood: [1, 0, 0]
Groen: [0, 1, 0]
Blauw: [0, 0, 1]
Op deze manier wordt elke categorie weergegeven als een numerieke uitvoer.
Fase 3: Tenslotte deze laatste best practices en tips
Wees je bewust van mogelijke valkuilen en veelvoorkomende fouten die de prestaties van jouw model tenslotte nog kunnen belemmeren. Enkele voorbeelden hiervan zijn bijvoorbeeld:
- Het overmatig opschonen van de data, waarbij overmatige verwijdering of wijziging van tekst kan leiden tot het verlies van waardevolle informatie/ de taalkundige nuances. Probeer daarom altijd een balans te vinden tussen het opschonen van je data en enerzijds en het behoud van de semantische betekenis.
- Verstoring van het model door databias / onevenwichtigheden niet tijdig genoeg door te hebben en aan te pakken. Bekijk daarom altijd de verdeling van datacategorieën en controleer of er sprake is van oversampling of ondersampling om biaseffecten zoveel mogelijk te beperken.
- Onthoud dat genegeerde datakwaliteitsproblemen (bv spelfouten / grammaticale fouten) ruis in de trainingsdata brengen, waardoor het model niet-coherente en onnauwkeurige tekst kan opleveren. Aandacht voor detail tijdens de voorbereiding van de data verbetert dan de prestaties van het model dan ook aanzienlijk! Een grondige opschoonbeurt en transformatie leidt nu eenmaal tot nauwkeurigere resultaten.
Houd altijd rekening met factoren als dataomvang, vocabulaireomvang en computationele middelen bij het voorbereiden van je data. Probeer daarbij een balans te vinden tussen de complexiteit van je model enerzijds en resourcevereisten anderzijds. Wanneer je deze factoren zorgvuldig in de gaten houdt, train je GPT modellen effectiever, en krijg je dus een nauwkeurigere, kwalitatievere tekstgeneratie.
Conclusie
We hopen dat je na het lezen van dit artikel beter zult begrijpen hoe je tekstdata kunt voorbereiden en ‘trainen’ voor GPT-modellen. Als je de bovenstaande ‘best practices’ op de juiste manier toepast zou dat alvast een wereld van verschil moeten maken!
