6.0 大規模データセットとLLMトレーニングの実際 - データ収集、前処理、トレーニング方法
前のセクションでは、「勾配降下法とバックプロパゲーション」について説明しました。ここではLLMのトレーニングにおけるデータセットの重要性と実際のトレーニングプロセスについて見てみましょう。
6. 大規模データセットとトレーニングの実際
LLM（大規模言語モデル）の性能は、トレーニングに使用されるデータセットの規模と質に大きく依存します。トレーニングには通常、数百ギガバイトから数テラバイト規模のデータが必要であり、そのデータは多様な情報源から収集されます。このセクションでは、大規模データセットの収集と処理方法、そしてLLMのトレーニングの流れを詳しく解説します。
6.1 大規模データセットの収集とデータ前処理
LLMは、自然言語を理解するために膨大なテキストデータを必要とします。データはウェブ、書籍、記事、研究論文、ソーシャルメディアの投稿、オンラインフォーラムなど、様々な情報源から収集されます。これらのデータは、自己教師あり学習をサポートするため、主に非構造化データ（例：テキスト、会話データ）です。収集された生データをトレーニングに使用するには前処理が必要です。これにはテキストのクリーニング、正規化、トークン化などが含まれます。
さらに、データのバイアス軽減のために特定の属性（例：性別や人種）に関するバランスを取る必要があり、これにより公平で多様なデータが確保されます。これらの前処理ステップを通じて、モデルが理解しやすいデータ形式に変換されます。
6.2 ミニバッチ学習と計算効率
LLMのトレーニングでは、膨大なデータを効率的に処理するために、ミニバッチ学習がよく使われます。ミニバッチ学習では、データセット全体を小さなバッチに分け、それぞれのバッチごとに勾配を計算し、パラメータを更新します。これにより、大規模データセットを効率的に処理し、メモリの使用量を抑えながらトレーニングが可能となります。
ミニバッチ学習は、分散学習や並列計算と組み合わせることで、トレーニング時間を大幅に短縮することができます。さらに、ハードウェアリソースの最適な活用により、計算効率が向上します。
次のセクションでは、「データ前処理の手法」について解説します。モデルが正しく機能するために、データをどのようにクリーニングし、準備するのかを詳しく見ていきます。
下田 昌平
開発と設計を担当。1994年からプログラミングを始め、今もなお最新技術への探究心を持ち続けています。検索履歴
チーム
任 弘毅
株式会社レシートローラーにて開発とサポートを担当。POSレジやShopifyアプリ開発の経験を活かし、業務のデジタル化を促進。
下田 昌平
開発と設計を担当。1994年からプログラミングを始め、今もなお最新技術への探究心を持ち続けています。