大規模言語モデル（LLM）のデータ取り込みのプロセス、注意点とは？

近年、AI技術が急速に発展し、特に「大規模言語モデル（LLM）」が注目を集めています。LLMとは、大規模なテキストデータを学習し、わずかなタスクを与えただけであらゆる言語処理を実行する言語モデルです。

例えば、OpenAI社のChatGPTでは自然言語処理において、膨大なデータを学習することで、多彩で複雑な文章を生成します。ChatGPTは、LLMの一つであるGPT-3がベースとなっており、約45テラバイトのテキストデータを学習しています。

そのため、LLMの活用においては大量のデータ収集が必要です。本稿では、LLMにおけるデータ取り込みの役割とプロセス、注意点について具体的な例とデータを用いて解説します。

<h2>データ取り込みのプロセス</h2>	

大規模言語モデルを生成するには、膨大な言語データを収集し、処理する必要があります。ここでは具体的なプロセスについて解説します。

<h3>1.データの取得</h3>	

大規模言語モデル（LLM）は、インターネット上のテキストデータを利用して学習します。データ収集の方法としては、WebスクレイピングやAPIからのデータ取得が一般的です。

<h4>a. Webスクレイピングでのデータ取得</h4>	
Webスクレイピングは、ウェブページから特定の情報を抽出するコンピューター技術です。例えば、ニュースサイトやWikipediaなどからテキストや数値データを収集することができます。このようなデータ収集には、Pythonなどのプログラミング開発やスクレイピングライブラリが広く利用されています。

<h4>b. APIからのデータ取得</h4>	
API（Application Programming Interface）は、プログラム同士を繋いで互換性をもたせるための仕組みのことです。例えば、TwitterやChatGPTなどのウェブサービスは、自身のデータをAPI経由で提供しているため、これらを利用することで効率的にデータを収集できます。

また、APIにはリクエスト制限やデータの量が制限される場合もありますが、これらに適切に対応することで大量のデータを取得することが可能です。

<h3>2.データクリーニング</h3>	
収集したデータには、HTMLタグや無用な情報が含まれることがあります。これらを除去し、モデルに適した形式に整形する作業がデータクリーニングです。データクリーニングを行うには、主に2つの方法が挙げられます。

<h4>a. HTMLタグの除去</h4>	
Webスクレイピングで収集したデータの中には、HTMLタグが含まれることがあります。これらは、LLMにとって使わない情報であるため、除去する必要があります。例えば、Pythonのライブラリを使用することで、HTMLタグを簡単に取り除くことができます。

<h4>b. 情報のフィルタリング</h4>	
テキストデータには、広告やスパムといったLLMに無関係な情報が含まれることがあります。そのため、LLMを扱う際は、あらかじめ情報をフィルタリングし、品質の高いデータのみ確保することが重要です。

例えば、正規表現を使用して特定のパターンのテキストを除去することや、自然言語処理ツールを使用しテキストの内容を分析して、関連性の低い情報を取り除くことができます。

<h3>3.データ変換</h3>	
データクリーニング後、取得したテキストデータをLLMが理解できる形式に変換する必要があります。このプロセスでは、分かち書きやベクトル化が行われます。

<h4>a. テキストデータの分かち書き</h4>	
分かち書きは、テキストデータを単語に分割し、語と語の間を空白で区切る処理のことです。これにより、言語モデルは各単語や文を独立した要素として扱うことができます。

ただし、日本語は英語と違い、単語と単語の区切りが明確でないため、プログラム上で処理するのが容易ではありません。日本語の分かち書きには、例えばMeCabやJanomeといったライブラリが使用されます。

<h4>b. テキストデータのベクトル化</h4>
テキストデータを数値のベクトルに変換することを「ベクトル化」といいます。ベクトル化は主に自然言語処理で使われるテキスト前処理手法の一つです。

これにより、言語モデルは数学的な操作を用いてテキストデータを解析することができます。一般的なベクトル化の手法には、TF-IDFやWord2Vec、BERTなどがあります。これらの手法を用いて、テキストデータをモデルが扱える形式に変換します。

<h3>4.データ保存</h3>
データ取り込みの最後のステップは、データを保存することです。取り込まれたデータは、データベースやファイルに格納されます。

<h4>a. データベース</h4>
データベースは、データを効率的に管理するための仕組みです。例えば、MySQLやPostgreSQLといったリレーショナルデータベースが使用されることがあります。これにより、大量のデータを容易に検索や更新ができます

<h4>b. ファイル</h4>
データは、テキストファイルやCSVファイル、JSONファイルなどの形式で保存されることがあります。これらのファイル形式は、データの取り扱いが容易であり、様々なツールと互換性があります。例えば、Pythonのpandasライブラリを用いて、CSVファイルやJSONファイルを簡単に読み書きすることができます。

<h2>データ取り込みの注意点</h2>

<h3>データ品質の確保</h3>
データ取り込みの際には、データ品質を保つことが重要です。高品質なデータを使用することで、言語モデルの精度が向上します。例えば、GPT-3は、インターネット上の高品質なテキストデータを約45テラバイト分学習しています。その結果、高い自然言語生成能力を持っています。

<h3>データフォーマットの標準化</h3>
データ取り込みにおいて、データフォーマットを標準化することが重要です。標準化されたフォーマットを使用することで、データの取り扱いが容易になり、エラーの発生を防ぐことができます。

例えば、データベースに格納されるテキストデータの形式を統一することで、データの処理や分析が効率的に行われます。

<h3>著作権法に注意を払う</h3>
データ取り込みに関連する倫理や法規制にも注意を払うことが重要です。日本では、大規模言語モデル構築のためにデータ収集を行う場合は、原則として著作権者の許可なく利用可能です。（著作権法第30条の4）

ただし、無限定的に著作物を利用して良いわけではありません。取得しようとするデータの種類、用途あるいは著作権者の利益を不当に害する場合は、著作権者の許可なく利用することは禁じられています。

また、バイアス（偏り）の問題も懸念されています。データ取り込みのプロセスで、社会的偏見を排除し、公平性に配慮した言語モデルを構築することが重要です。

<h2>まとめ</h2>
データ取り込みは、大規模言語モデル（LLM）の性能向上に欠かせないプロセスです。適切なデータ収集、クリーニング、変換、保存を行うことで、高品質なデータを取り込むことができます。

また、データ品質の確保やフォーマットの標準化に注意を払うことで、より効果的なデータ取り込みが実現できます。具体的な例やデータを用いた解説を通じて、データ取り込みの重要性と方法を理解し、大規模言語モデルの開発や改善に効果的に取り組むことができるでしょう。

今後、大規模言語モデルの技術はさらに進化し、その応用範囲も広がっていくことが予想されます。技術発展に伴い、データ取り込みの方法やツールも進化し続けるはずです。

最新技術を活用することで、データ取り込みの効率や品質がさらに向上することが期待されます。最新の技術動向に注意を払い、効率的かつ品質の高いデータ取り込みを実現し続けることが、大規模言語モデルの成功に繋がるでしょう。

元記事：https://www.octoparse.jp/blog/what-is-the-data-collection-process-and-considerations-for-large-scale-language-model-llm