What Makes a High-Quality Training Dataset for Large Language Models: A Practitioners' Perspective
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable performance in various application domains, largely due to their self-supervised pre-training on extensive high-quality text datasets. However, despite the importance of constructing such datasets, many leading LLMs lack documentation of their dataset construction and training procedures, leaving LLM practitioners with a limited understanding of what makes a high-quality training dataset for LLMs. To fill this gap, we initially identified 18 characteristics of high-quality LLM training datasets, as well as 10 potential data pre-processing methods and 6 data quality assessment methods, through detailed interviews with 13 experienced LLM professionals. We then surveyed 219 LLM practitioners from 23 countries across 5 continents. We asked our survey respondents to rate the importance of these characteristics, provide a rationale for their ratings, specify the key data pre-processing and data quality assessment methods they used, and highlight the challenges encountered during these processes. From our analysis, we identified 13 crucial characteristics of high-quality LLM datasets that receive a high rating, accompanied by key rationale provided by respondents. We also identified some widely-used data pre-processing and data quality assessment methods, along with 7 challenges encountered during these processes. Based on our findings, we discuss the implications for researchers and practitioners aiming to construct high-quality training datasets for optimizing LLMs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle