3.1 データセットと前処理

LLM（大規模言語モデル）のトレーニングにおいて、データセットの質は非常に重要です。モデルの性能は、学習に使用されるデータの多様性と量に大きく依存します。膨大なデータを処理するためには、適切な前処理が欠かせません。このセクションでは、LLMトレーニングに使用されるデータセットの種類と、前処理の重要なステップを解説します。

前のセクション「LLMのトレーニング方法」では、トレーニングの手順やファインチューニングの必要性について説明しました。このセクションでは、トレーニングに使われるデータの種類と、それを効率的に利用するための前処理について詳しく見ていきます。

データセットの種類

LLMのトレーニングには、多様で大規模なデータセットが必要です。代表的なデータソースには、以下のようなものがあります。

• ニュース記事： 信頼性の高い構造化されたテキストデータ。文体やトピックが広範囲にわたる。
• 書籍： 長文データを含む、文脈理解に優れたトレーニングデータ。
• ウェブコンテンツ： さまざまなドメインから収集されたテキストデータ。広範なジャンルのデータが含まれます。
• Wikipedia： 知識に基づくテキストデータ。内容が信頼でき、幅広いトピックに対応しています。
• 会話データ： 自然な対話形式のデータ。チャットや対話システムのトレーニングに有効です。

これらのデータセットを組み合わせることで、LLMはさまざまな文脈やトピックに対応できる汎用的な言語モデルに成長します。

データの前処理

トレーニングに使用するデータは、そのままではノイズが多く含まれていることが多いため、モデルが効率的に学習できるように適切な前処理が必要です。主な前処理ステップは以下の通りです。

• ノイズ除去： 広告や重複するテキスト、HTMLタグ、特殊文字などの不要な要素を削除します。
• トークナイゼーション： テキストを単語やサブワードに分割します。トークン化により、モデルがテキストを効果的に学習できるようになります。
• 正規化： 同義語や異なる表記（例：数字、日付、URL）を統一することで、データの一貫性を保ちます。
• 文書の切り分け： トレーニングデータを、適切な長さの文単位または段落単位に分割し、モデルが文脈を適切に捉えるようにします。
• ストップワードの除去： 役に立たないか、頻繁に出現する単語（例：the, a, in）を除去して、モデルが重要な単語に焦点を当てられるようにします。

トークナイゼーションの重要性

トークナイゼーション（tokenization）は、テキストデータを単語やサブワード（トークン）に分割するプロセスです。トランスフォーマーモデルはトークンを処理単位として学習するため、この段階は非常に重要です。近年では、BPE（Byte Pair Encoding）やWordPieceのようなサブワード単位のトークナイゼーション手法が主流となっています。これにより、未知の単語に対してもモデルが対応できるようになります。

データバランスと多様性

LLMが多様なタスクに対応できるようにするためには、バランスの取れた多様なデータセットを使用することが重要です。特定のトピックや文体に偏ったデータのみでトレーニングされたモデルは、他のトピックに対する汎用性が低くなる可能性があります。そのため、さまざまな分野やスタイルのデータを均等に含むことが推奨されます。

データの質と前処理の精度が高いほど、モデルはより正確で強力なパフォーマンスを発揮します。特に、トークナイゼーションやデータクリーニングは、モデルの学習効率を高めるために欠かせないプロセスです。エンジニアは、この段階での作業がモデル全体の性能に直結することを理解し、細心の注意を払ってデータの準備を行う必要があります。

次のセクション「LLMのトレーニングステップ」では、トレーニング中のフォワードプロパゲーションとバックプロパゲーションの手順について解説し、モデルがどのように学習を進めるかを理解します。