大语言模型--数据

数据

---

WebText和OpenWebText数据集

WebText数据集被用于训练GPT-2模型。其目标是获取既多样化又高质量的数据集。以前的研究主要是在新闻、维基百科或小说等数据集上进行训练，而Common Crawl包含了大量的垃圾信息（如无意义文本和模板文本）。Trinh和Le在2018年根据n-gram与目标任务的重叠性，选择了Common Crawl的一小部分。创建WebText的过程包括：抓取至少获得3个赞的所有外链，过滤掉维基百科以便在基于维基百科的基准测试中进行评估，最终得到了40GB的文本。

尽管OpenAI并没有公开发布WebText数据集，但OpenWebText数据集在理念上复制了WebText的构建方法。也就是说，虽然OpenWebText并非OpenAI直接发布的WebText的副本，但它遵循了WebText的制作思路和方法，目的是尽可能地模拟和复现WebText的数据特性和结构。这样，研究者们就可以利用OpenWebText来进行一些原本需要WebText数据集的实验和研究。OpenWebText从Reddit提交的数据集中提取所有URL，使用Facebook的fastText过滤掉非英语内容，删除近乎重复的内容，最终得到了38GB的文本。

在2020年的RealToxicityPrompts研究中，Gehman等人对这两个数据集进行了毒性分析：OpenWebText有2.1%的内容毒性得分>=50%，WebText有4.3%的内容毒性得分>=50%。新闻的可靠性与毒性负相关（Spearman ρ=−0.35），并且OpenWebText中有3%的内容来自被禁止或被隔离的subreddits，如/r/The_Donald和/r/WhiteRights。

Colossal Clean Crawled Corpus（C4）

C4语料库被用来训练T5模型。这个语料库从2019年4月的Common Crawl快照（1.4万亿个标记）开始，移除了“bad words”，移除了代码（“{”），通过langdetect过滤掉了非英语文本，最终得到了806GB的文本（1560亿个标记）。

Dodge等人在2021年对C4数据集进行了深入分析。分析主要涉及以下几个方面：

元数据：来源，话语数据。
包含的数据：由机器或人类创作的，社会偏见，数据污染。
排除的数据：医疗或健康数据，人口身份。 值得注意的是，Raffel等人在2020年的研究中只提供了重建脚本；仅运行这些脚本就需要数千美元。而且，令人惊讶的是，大量数据来自patents.google.com。互联网档案中的65%页面都被纳入其中，而在这些页面中，92%的页面是在过去十年内编写的。然而，虽然美国托管的页面占到了51.3%，来自印度的页面数量却相对较少，尽管那里有大量的英语使用者。另外，来自patents.google.com的一些文本是自动生成的，因此可能存在系统性的错误：例如，用外国的官方语言（如日语）提交的专利将自动翻译成英语；另一些则是由光学字符识别（OCR）自动生成的。

Benchmark的数据污染问题

当我们评估大型语言模型的能力时，我们常常会使用一些基准数据，例如问题-答案对。然而，若基准数据在模型的训练数据中出现过，基准性能就可能会产生偏差。一般而言，在机器学习中，保证训练数据和测试数据的分离（我们称之为数据卫生）相对容易。但对于大型语言模型，训练数据和基准数据都源自互联网，要事先保证它们的完全分离就显得有些困难。

以XSum摘要数据集为例，输入的是一段关于一个前阿森纳门将的介绍，而输出则是这位门将被任命为技术主管的新闻，细节如下面的例子。这就存在两种类型的污染。一种是输入和输出污染，即输入和输出都出现在训练数据中，其比例在1.87%至24.88%之间。另一种是只有输入在训练数据中出现，比如来自维基百科的QNLI数据集，这种污染的比例在1.8%至53.6%之间。

**Input**: _The 48-year-old former Arsenal goalkeeper played for the Royals for four years. He was appointed youth academy director in 2000 and has been director of football since 2003. A West Brom statement said: “He played a key role in the Championship club twice winning promotion to the Premier League in 2006 and 2012.
**Output**: _West Brom have appointed Nicky Hammond as technical director, ending his 20-year association with Reading._

GPT-3的数据集

GPT-3的数据集主要源自Common Crawl，而Common Crawl又类似于一个参考数据集——WebText。GPT-3下载了41个分片的Common Crawl数据（2016-2019年）。通过训练一个二元分类器来预测WebText与Common Crawl的区别，如果分类器认为文档更接近WebText，那么这个文档就有更大的概率被保留。在处理数据时，GPT-3采用了模糊去重的方法（检测13-gram重叠，如果在少于10个训练文档中出现，则移除窗口或文档），并从基准数据集中移除了数据。此外，GPT-3也扩大了数据来源的多样性（包括WebText2、Books1、Books2以及维基百科）。在训练过程中，Common Crawl被降采样，它在数据集中占82%，但只贡献了60%的数据。

然而，GPT-3也暗示了我们除了网络爬虫之外，也许还可以寻找其他更高质量的数据来源。EleutherAI（一个致力于构建开放语言模型的非营利组织）进一步推动了这个想法。他们发布了一种语言模型的数据集，名为The Pile，其核心理念是从较小的高质量数据源（如学术和专业资源）中获取数据。

The Pile数据集

The Pile数据集包含了825GB的英文文本，由22个高质量数据集组成。当用这个数据集训练GPT-2Pile（1.5B参数）并与用GPT-3数据集训练的GPT-3（175B参数）进行比较时，研究者们发现，The Pile包含了大量GPT-3数据集未能很好覆盖的信息。他们还分析了贬损内容、性别/宗教偏见等问题，结果与以前的研究大致相同。

总的来说，网络和私有数据的总量是巨大的，但是简单地将所有数据（甚至是Common Crawl）都用于训练并不能有效地利用计算资源。数据的过滤和策划（如OpenWebText，C4，GPT-3数据集）是必要的，但可能会导致偏见。策划非网络的高质量数据集（如The Pile）是有前途的，但也需要仔细记录和审查这些数据集。