Filtrowanie jakości (heurystyki i klasyfikatory)
Quality filtering with heuristics and classifiers · id qualityfiltering · aliases: quality filter, model-based filtering, FineWeb-Edu
Odrzucanie słabych dokumentów przed treningiem — najpierw prostymi regułami, potem modelem, który ocenia wartość tekstu (np. edukacyjną).
Dropping weak documents before training — first with simple rules, then with a model that scores how valuable a text is (e.g. educationally).
In one sentence
To wybieranie tekstów dostatecznie przydatnych i czytelnych, żeby nadawały się do nauki modelu.
This selects text useful and readable enough to help train a model.
Problem it solves
Zebrane materiały zawierają spam, urwane zdania lub puste treści, które zajmują czas nauki.
Collected material includes spam, broken sentences or empty content that wastes learning time.
What it does
Proste reguły wychwytują oczywiste problemy, a osobny model może oceniać wartość pozostałych tekstów.
Simple rules catch obvious problems, while a separate model can assess the value of the remaining text.
Everyday example
Z archiwum stron odrzucasz teksty pełne powtórzeń i sprawdzasz, które pozostałe materiały zawierają użyteczne wyjaśnienia.
You discard repetitive text from a page archive and check which remaining material contains useful explanations.
This concerns you if you…
- zbierasz teksty o nierównej jakości
- chcesz ograniczyć naukę na spamie i pustych treściach
- collect text of varying quality
- want less learning time spent on spam and empty content
Examples
- Reguły długości i powtórzeń · identyfikacja języka · klasyfikator „edukacyjności” (FineWeb-Edu) · filtr DCLM
- Length and repetition rules · language ID · educational-value classifier (FineWeb-Edu) · DCLM filter
Related topics
Sources
- The FineWeb Datasets: Decanting the Web for the Finest Text Data at Scale · Guilherme Penedo, Hynek Kydlíček, Loubna Ben allal, Anton Lozhkov, Margaret Mitchell, Colin Raffel, Leandro Von Werra, Thomas Wolf
- DataComp-LM: In search of the next generation of training sets for language models · Jeffrey Li, Alex Fang, Georgios Smyrnis, Maor Ivgi, Matt Jordan, Samir Gadre, Hritik Bansal, Etash Guha, Sedrick Keh, Kushal Arora i in. (51 autorów)
- The RefinedWeb Dataset for Falcon LLM: Outperforming Curated Corpora with Web Data, and Web Data Only · Guilherme Penedo, Quentin Malartic, Daniel Hesslow, Ruxandra Cojocaru, Alessandro Cappelli, Hamza Alobeidli, Baptiste Pannier, Ebtesam Almazrouei, Julien Launay
- Dolma: an Open Corpus of Three Trillion Tokens for Language Model Pretraining Research · Luca Soldaini, Rodney Kinney, Akshita Bhagia, Dustin Schwenk, David Atkinson, Russell Authur, Ben Bogin, Khyathi Chandu, Jennifer Dumas, Yanai Elazar i in. (26 autorów)