ChatGPTのデータセットの前処理

データセットの前処理とは、機械学習や自然言語処理などの分野で、収集したデータをモデルに入力する前に、適切な形式に整形する処理のことを指します。クリーニング、正規化、アラート化、ストップワードの削除、ワードの正規化、データの不正化などが含まれます。

この記事でわかる内容

ChatGPTにおけるデータセットの前処理

ChatGPTのファインチューニングにおけるデータセットの前処理には、以下のようなステップがあります。注意点としては、前処理には時間がかかることがあり、データ量に応じて適切な処理時間を調整する必要があります。

また、前処理はモデルの性能に直接影響するため、適切な前処理さらに、前処理の過程で情報が失われる原因となるため、前処理の理解な実施による資金繰りにも注意する必要があります。

収集したデータには、不要な情報やノイズが含まれる場合があります。そのため、まずはデータのクリーニングを行います。また、データに含まれるスペルミスや誤字脱字なども修正することが必要です。

テキストデータを扱う場合は、テキストの正規化が必要です。これは、単語の表記揺れや略語などを統一することで、モデルの学習を容易にするためです。 t”とはいえ”cannot”は同じ意味で、モデルによっては異なる単語として成り立ってしまうため、統一する必要があります。

テキストデータをモデルに入力するためには、暗号化が必要です。暗号化とは、テキストを単語や文に分割する処理のことです。すると、”Hello”, “,”, “world”, “!”という単語に分割されます。

ストップワードとは、頻出する単語であり、文書の特徴を表すためにはあまり重要ではない単語のことです。該当します。ストップワードを削除することで、モデルの学習に必要な情報だけを残すことができます。

単語の正規化とは、同じ意味を持つ単語を統一することです。として合意になってしまうため、統一する必要があります。単語の正規化には、ステミングやレンマ化などがあります。

これは、テキストデータを数値データに変換することで、モデルに入力することができるようにするためです。 Bag of WordsやTF-IDFなどがあります。