論文の概要: Data Processing for the OpenGPT-X Model Family
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08800v1
- Date: Fri, 11 Oct 2024 13:34:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-10-30 21:55:58.054604
- Title: Data Processing for the OpenGPT-X Model Family
- Title（参考訳）: OpenGPT-Xモデルファミリーのデータ処理
- Authors: Nicolo' Brandizzi, Hammam Abdelwahab, Anirban Bhowmick, Lennard Helmer, Benny Jörg Stein, Pavel Denisov, Qasid Saleem, Michael Fromm, Mehdi Ali, Richard Rutmann, Farzad Naderi, Mohamad Saif Agy, Alexander Schwirjow, Fabian Küch, Luzian Hahn, Malte Ostendorff, Pedro Ortiz Suarez, Georg Rehm, Dennis Wegener, Nicolas Flores-Herr, Joachim Köhler, Johannes Leveling,
- Abstract要約: 本稿では,OpenGPT-Xプロジェクトで開発されたデータ準備パイプラインの概要について述べる。
プロジェクトの目的は、オープンで高性能な多言語大言語モデル(LLM)を作ることである。
データ選択と要件定義からモデルトレーニングの最終データセットの準備まで、すべてのデータ処理手順を説明します。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.8178473342263
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper presents a comprehensive overview of the data preparation pipeline developed for the OpenGPT-X project, a large-scale initiative aimed at creating open and high-performance multilingual large language models (LLMs). The project goal is to deliver models that cover all major European languages, with a particular focus on real-world applications within the European Union. We explain all data processing steps, starting with the data selection and requirement definition to the preparation of the final datasets for model training. We distinguish between curated data and web data, as each of these categories is handled by distinct pipelines, with curated data undergoing minimal filtering and web data requiring extensive filtering and deduplication. This distinction guided the development of specialized algorithmic solutions for both pipelines. In addition to describing the processing methodologies, we provide an in-depth analysis of the datasets, increasing transparency and alignment with European data regulations. Finally, we share key insights and challenges faced during the project, offering recommendations for future endeavors in large-scale multilingual data preparation for LLMs.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,オープンかつ高性能な多言語大言語モデル(LLM)の構築を目的とした大規模イニシアチブであるOpenGPT-Xプロジェクトで開発されたデータ準備パイプラインの概要について述べる。
プロジェクトの目標は、欧州連合内の現実世界のアプリケーションに特に焦点を絞った、主要なヨーロッパのすべての言語をカバーするモデルを提供することだ。
データ選択と要件定義からモデルトレーニングの最終データセットの準備まで、すべてのデータ処理手順を説明します。
これらのカテゴリはそれぞれ異なるパイプラインで処理され、キュレートされたデータは最小限のフィルタリングとWebデータを必要とするため、キュレートされたデータとWebデータとを区別します。
この区別は、両方のパイプラインのための特別なアルゴリズムソリューションの開発を導いた。
処理方法の説明に加えて、データセットの詳細な分析、透明性の向上、ヨーロッパのデータ規制との整合性も提供する。
最後に、プロジェクト中に直面する重要な洞察と課題を共有し、LLMの大規模多言語データ準備における今後の取り組みを推奨する。
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