3.0 LLMのトークン化とデータ前処理の自動化｜効率的なデータクレンジングと前処理パイプライン

前のセクション「2.3 トレーニングの実行とモデル評価」では、モデルのトレーニングと評価方法について学びました。

トークン化とデータ前処理の自動化

LLM（大規模言語モデル）を効果的にトレーニングするためには、データの前処理が不可欠です。特に、トークン化は、テキストデータをモデルが理解できる形式に変換する重要なステップです。このセクションでは、トークン化の基礎と、データクレンジングや前処理の自動化方法について解説します。

3.1 トークン化の重要性

トークン化とは、テキストを単語やサブワードに分割し、モデルが理解できる数値データに変換するプロセスです。Hugging Faceのトークナイザーを使用すれば、効率的なトークン化が可能です。


from transformers import AutoTokenizer

# トークナイザーの読み込み
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")

# サンプルテキスト
text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."

# トークン化
tokens = tokenizer.tokenize(text)
token_ids = tokenizer.encode(text)

print("Tokens:", tokens)
print("Token IDs:", token_ids)

このコード例では、BERTのトークナイザーを使用してテキストをトークン化しています。トークン化された結果は、モデルへの入力として使用できます。

3.2 データクレンジングの自動化

データクレンジングとは、トレーニングデータから不要な文字やノイズを削除するプロセスです。Pythonの正規表現やpandasライブラリを使って、自動化が可能です。


import re
import pandas as pd

# データサンプル
data = pd.DataFrame({"text": ["Hello!!!", "This is a test... 1234", "Clean data!!!"]})

# データクレンジング関数
def clean_text(text):
    text = re.sub(r"[^a-zA-Z0-9\s]", "", text)  # 特殊文字の削除
    text = re.sub(r"\s+", " ", text).strip()    # 余分なスペースの削除
    return text

# データクレンジングの実行
data["cleaned_text"] = data["text"].apply(clean_text)
print(data)

この例では、正規表現を使用して特殊文字を削除し、データのクリーニングを行っています。

3.3 前処理パイプラインの構築

効率的な前処理のためには、データパイプラインを構築するのが有効です。transformersライブラリやdatasetsライブラリを組み合わせることで、データ前処理の自動化が可能になります。


from datasets import load_dataset

# データセットの読み込み
dataset = load_dataset("imdb", split="train")

# 前処理関数の定義
def preprocess_function(examples):
    return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True)

# データセットの前処理
tokenized_dataset = dataset.map(preprocess_function)
print(tokenized_dataset[0])

このコード例では、Hugging Faceのdatasetsライブラリを使用して、IMDBデータセットの前処理を自動化しています。