大型语言模型，如GPT-3和PaLM,依赖于庞大的语料库进行训练，这些数据集蕴藏着丰富的文本信息。
一、大模型训练数据的特点
这些训练数据通常具有以下特点：
大规模训练：数据量巨大，从数十亿到数千亿个tokens不等。以GPT-3为例，其训练数据达到了约1750亿个tokens。
多样性：训练数据汇集了各类文本，如书籍、文章、网页及对话等，确保模型能够熟练掌握多种语言表达和知识应用。
质量控制：训练数据庞大，可能包含错误和无关信息，需进行质量控制，如去重、过滤低质内容等。
训练数据通常需要保持一定的平衡性，以避免模型学习到偏见或偏向。例如，需要对数据进行去重和筛选，以避免某些观点或信息的过度表示。
以下是一些关于训练数据平衡性的建议：
- 去重：确保每个样本只有一个实例。
- 筛选：删除不相关的样本。
- 平衡：确保每个类别都有足够多的样本。
5. 时效性：训练数据需保持时事更新，以捕捉语言潮流与知识变迁。因此，定期更新训练数据是必要的，确保信息的准确性与时效性。
二、大模型训练数据的组成
下面通过一个具体的例子来解释大模型训练数据的组成。
以GPT-3为例，其训练数据主要取自Common Crawl这一非营利项目，旨在全面抓取网络公开信息。Common Crawl已积累了丰富的网页数据，同时涵盖书籍、维基百科、新闻报道、文章及论坛帖子等多种来源，助力模型的卓越表现。
这些文本数据在用于训练之前，会经过一系列的预处理步骤，比如：
清洗：去除HTML标签、元数据和其他非文本信息。分词：将文本分割成单词或更小的语言单位（tokens）。编码：将每个单词或token转换为其在模型词汇表中的对应索引。过滤：移除重复的文本、低质量的或无关的内容。采样：可能会对数据进行采样，以确保数据集的多样性，避免某些类型的内容过度表示。这些处理过的文本数据将助力模型学习生成和理解自然语言，如GPT-3训练数据中的一句示例。
来自书籍的文本：“在一片寂静中，他听到了远处的钟声。”来自新闻报道的文本：“股市今日收盘上涨，投资者对经济前景持乐观态度。”来自论坛帖子的文本：“我最近尝试了这个食谱，味道真的很不错！推荐给大家。”这些文本数据被输入模型，学习预测下一个token,直至遍历完整个语料库。这样，模型逐步掌握语言结构与用法，从而在特定上下文中生成连贯文本。
三、理解token
上面我们提到语言单元tokens，什么是token，下面进一步讲解
"Token",作为大型语言模型的核心技术概念，是模型处理文本的基本单元。它可以是单词、字符，甚至是经过训练的子词。这个微小的单位在自然语言处理中起着至关重要的作用，因为模型通过使用它们来理解和生成语言。
例如，单词级别的语言模型将每个单词视为token。而子词级别的模型，如使用BPE算法训练的模型，可能将较长的单词拆分为更小的单元。这些单元使模型能够处理庞大的词汇表，包括从未见过的词汇，因为模型可以通过组合子词单元来构建或理解新的词汇。
下面以英语为例，我们可以看看如何将一个句子分解成不同的token。这取决于使用的分词方法。以下将展示三种常见的分词方法：单词级别、字符级别和子词级别。
1. 单词级别（Word-Level）: 在单词级别的分词中，每个单词都是一个token。标点符号和空格通常也被视为单独的token。 示例句子：`The quick brown fox jumps over the lazy dog.` 分解为token：`['The', 'quick', 'brown', 'fox', 'jumps', 'over', 'the', 'lazy', 'dog', '.']`
2. 字符级别（Character-Level）: 在字符级别的分词中，每个字符（包括字母、数字、标点符号和空格）都是一个token。 示例句子：`The quick brown fox jumps over the lazy dog.` 分解为token：`['T', 'h', 'e', ' ', 'q', 'u', 'i', 'c', 'k', ' ', 'b', 'r', 'o', 'w', 'n', ' ', 'f', 'o', 'x', ' ', 'j', 'u', 'm', 'p', 's', ' ', 'o', 'v', 'e', 'r', ' ', 't', 'h', 'e', ' ', 'l', 'a', 'z', 'y', ' ', 'd', 'o', 'g', '.']`
3. 子词级别（Subword-Level）: 子词级别的分词方法，如Byte Pair Encoding (BPE)，会将单词分解为更小的单元。这些单元可以是完整的单词、词根、词缀或者常见的字符组合。 示例句子：`The quick brown fox jumps over the lazy dog.` 分解为token（简化示例，非真实BPE输出）：`['The', 'quick', 'brown', 'fox', 'jump', '##s', 'over', 'the', 'lazy', 'dog', '.']` 在这个例子中，"jumps"被分解为"jump"和"##s"，其中"##s"表示"jump"的后缀。注意，"##"前缀用于表示子词token是连接到前一个token的。实际的子词分词会更复杂，因为它取决于模型训练时学习到的分词规则。这些规则是根据大量文本数据统计得出的，旨在找到最频繁出现的字符组合作为子词token。
在机器翻译、文本摘要、问答系统等应用中，了解模型如何处理token对于理解其能力和限制非常重要。此外，许多模型根据token的数量来衡量处理文本所需的计算资源，因此这也是成本和效率方面的考量因素。
-对此，您有什么看法见解？-
-欢迎在评论区留言探讨和分享。-
