LLM 03-大模型的数据

到目前为止，我们已经讨论了大型语言模型的行为（能力和损害）。现在，我们要剥开洋葱的第一层，开始讨论这些模型是如何构建的。任何机器学习方法的起点都是训练数据，因此这就是我们开始的地方。

附录：通常在机器学习中，训练数据和测试（评估）数据是相似的，或者至少是同一类型的。但对于大型语言模型来说，训练数据就是“原始文本”。

4.1 大语言模型背后的数据

我们要清楚，大型语言模型是在"原始文本"上进行训练的。为了实现高度的能力（如语言和世界知识），这些文本应涵盖广泛的领域、类型、语言等。

网络是寻找这种文本的自然场所（但不是唯一场所），因此这将是我们主要关注的焦点。网络的体量绝对巨大。作为下限，谷歌的搜索索引就有100PB（参考资料）。实际的网络可能更大，而深网的规模比这还要大。

值得注意的是，大公司中存储的私有数据集甚至比公开可用的数据更大。例如，沃尔玛每小时就会产生2.5PB的数据！

Common Crawl是一个非营利组织，它对网络进行爬取，并提供免费给公众的快照。由于其便利性，它已经成为许多模型如T5、GPT-3和Gopher的标准数据源。例如，Common Crawl在2021年4月的快照就有320TB的数据，这比谷歌的索引小了好几个数量级。

尽管网络数据丰富，但Bender等人在2021年的研究中指出：

• 大规模数据在全球人口中的代表性仍然不均衡。
• 网络数据过多地代表了来自发达国家的年轻用户。
• GPT-2的训练数据基于Reddit，根据皮尤互联网研究的2016年调查，美国Reddit用户中有67%是男性，64%的年龄在18到29岁之间。
• 维基百科的编者中只有8.8-15%是女性。
• 网络上的骚扰可能会让某些人群（如跨性别者、神经发育不同的人）产生排斥感。
• 过滤"不良词汇"可能进一步边缘化某些人群（如LGBT+）。
  因此，我们的结论是：理解和记录用于训练大型语言模型的数据集的组成是至关重要的。

4.1.1 WebText和OpenWebText数据集

WebText数据集被用于训练GPT-2模型。其目标是获取既多样化又高质量的数据集。以前的研究主要是在新闻、维基百科或小说等数据集上进行训练，而Common Crawl包含了大量的垃圾信息（如无意义文本和模板文本）。Trinh和Le在2018年根据n-gram与目标任务的重叠性，选择了Common Crawl的一小部分。创建WebText的过程包括：抓取至少获得3个赞的所有外链，过滤掉维基百科以便在基于维基百科的基准测试中进行评估，最终得到了40GB的文本。

尽管OpenAI并没有公开发布WebText数据集，但OpenWebText数据集在理念上复制了WebText的构建方法。也就是说，虽然OpenWebText并非OpenAI直接发布的WebText的副本，但它遵循了WebText的制作思路和方法，目的是尽可能地模拟和复现WebText的数据特性和结构。这样，研究者们就可以利用OpenWebText来进行一些原本需要WebText数据集的实验和研究。OpenWebText从Reddit提交的数据集中提取所有URL，使用Facebook的fastText过滤掉非英语内容，删除近乎重复的内容，最终得到了38GB的文本。

在2020年的RealToxicityPrompts研究中，Gehman等人对这两个数据集进行了毒性分析：OpenWebText有2.1%的内容毒性得分>=50%，WebText有4.3%的内容毒性得分>=50%。新闻的可靠性与毒性负相关（Spearman ρ=−0.35），并且OpenWebText中有3%的内容来自被禁止或被隔离的subreddits，如/r/The_Donald和/r/WhiteRights。

4.1.2 Colossal Clean Crawled Corpus（C4）

C4语料库被用来训练T5模型。这个语料库从2019年4月的Common Crawl快照（1.4万亿个标记）开始，移除了“bad words”，移除了代码（“{”），通过langdetect过滤掉了非英语文本，最终得到了806GB的文本（1560亿个标记）。

Dodge等人在2021年对C4数据集进行了深入分析。分析主要涉及以下几个方面：

• 元数据：来源，话语数据。
• 包含的数据：由机器或人类创作的，社会偏见，数据污染。
• 排除的数据：医疗或健康数据，人口身份。
  值得注意的是，Raffel等人在2020年的研究中只提供了重建脚本；仅运行这些脚本就需要数千美元。而且，令人惊讶的是，大量数据来自patents.google.com。互联网档案中的65%页面都被纳入其中，而在这些页面中，92%的页面是在过去十年内编写的。然而，虽然美国托管的页面占到了51.3%，来自印度的页面数量却相对较少，尽管那里有大量的英语使用者。另外，来自patents.google.com的一些文本是自动生成的，因此可能存在系统性的错误：例如，用外国的官方语言（如日语）提交的专利将自动翻译成英语；另一些则是由光学字符识别（OCR）自动生成的。
  

4.1.3 Benchmark的数据污染问题

当我们评估大型语言模型的能力时，我们常常会使用一些基准数据，例如问题-答案对。然而，若基准数据在模型的训练数据中出现过，基准性能就可能会产生偏差。一般而言，在机器学习中，保证训练数据和测试数据的分离（我们称之为数据卫生）相对容易。但对于大型语言模型，训练数据和基准数据都源自互联网，要事先保证它们的完全分离就显得有些困难。

以XSum摘要数据集为例，输入的是一段关于一个前阿森纳门将的介绍，而输出则是这位门将被任命为技术主管的新闻，细节如下面的例子。这就存在两种类型的污染。一种是输入和输出污染，即输入和输出都出现在训练数据中，其比例在1.87%至24.88%之间。另一种是只有输入在训练数据中出现，比如来自维基百科的QNLI数据集，这种污染的比例在1.8%至53.6%之间。

**Input**: _The 48-year-old former Arsenal goalkeeper played for the Royals for four years. He was appointed youth academy director in 2000 and has been director of football since 2003. A West Brom statement said: “He played a key role in the Championship club twice winning promotion to the Premier League in 2006 and 2012.
**Output**: _West Brom have appointed Nicky Hammond as technical director, ending his 20-year association with Reading._

此外，我们还要注意，这种数据污染并不是由于数据集的托管方式导致的，因为数据集通常会以JSON文件的形式存储，而不是网页。

但是，数据集也可能引发多种问题。首先，存在代表性损害的可能，例如，我们发现与特定族群相关的词汇（如"犹太"和"阿拉伯"）与积极情绪词汇的共现频率存在差异，这可能反映了模型的某种偏见。其次，数据集的选择和过滤也可能导致分配损害。以过滤版的Common Crawl（即C4）为例，只有大约10%的内容被保留。然而，涉及性取向的内容更容易被过滤掉，而其中一部分是并无冒犯之意的。某些特定的方言也更容易被过滤，例如非洲裔美国人的英语和西班牙裔的英语，相比之下，白人美国英语的过滤率就要低得多。

4.1.4 GPT-3的数据集

GPT-3的数据集主要源自Common Crawl，而Common Crawl又类似于一个参考数据集——WebText。GPT-3下载了41个分片的Common Crawl数据（2016-2019年）。通过训练一个二元分类器来预测WebText与Common Crawl的区别，如果分类器认为文档更接近WebText，那么这个文档就有更大的概率被保留。在处理数据时，GPT-3采用了模糊去重的方法（检测13-gram重叠，如果在少于10个训练文档中出现，则移除窗口或文档），并从基准数据集中移除了数据。此外，GPT-3也扩大了数据来源的多样性（包括WebText2、Books1、Books2以及维基百科）。在训练过程中，Common Crawl被降采样，它在数据集中占82%，但只贡献了60%的数据。

然而，GPT-3也暗示了我们除了网络爬虫之外，也许还可以寻找其他更高质量的数据来源。EleutherAI（一个致力于构建开放语言模型的非营利组织）进一步推动了这个想法。他们发布了一种语言模型的数据集，名为The Pile，其核心理念是从较小的高质量数据源（如学术和专业资源）中获取数据。

4.1.5 The Pile数据集

The Pile数据集包含了825GB的英文文本，由22个高质量数据集组成。当用这个数据集训练GPT-2Pile（1.5B参数）并与用GPT-3数据集训练的GPT-3（175B参数）进行比较时，研究者们发现，The Pile包含了大量GPT-3数据集未能很好覆盖的信息。他们还分析了贬损内容、性别/宗教偏见等问题，结果与以前的研究大致相同。

总的来说，网络和私有数据的总量是巨大的，但是简单地将所有数据（甚至是Common Crawl）都用于训练并不能有效地利用计算资源。数据的过滤和策划（如OpenWebText，C4，GPT-3数据集）是必要的，但可能会导致偏见。策划非网络的高质量数据集（如The Pile）是有前途的，但也需要仔细记录和审查这些数据集。

4.2 数据集文档

在本文中，我们将深入探讨数据的一般原则，暂时不讨论语言模型数据集的具体内容。长期以来，人们都明白文档记录的重要性，然而在机器学习领域，这个过程往往被处理得较为随意。为了更好地理解这一点，让我们来看一些其他领域的例子：在电子行业中，每个组件都有一份详细的数据表，包含其运行特性、测试结果、推荐使用情况等信息；又如美国食品药品监督管理局要求所有的食品都必须标注营养成分。Gebru等人在2018年发表的论文深刻影响了这一领域，他们提出了围绕文档的社区规范。Bender和Friedman在2018年的论文《数据声明》也提出了一个更适用于语言数据集的框架，这两个工作都在强调透明度。

数据文档的主要目的有两个：一方面，它让数据集的创建者有机会反思他们的决策，以及在创建数据集过程中可能产生的潜在危害，比如社会偏见；另一方面，它让数据集的使用者了解何时可以使用数据集，何时不应使用数据集。

在整个数据集的生命周期中，我们需要考虑很多问题，比如数据集的创建动机，谁是数据集的创建者，数据集的创建是由谁资助的。在数据集的组成部分，我们需要了解数据集中的实例代表什么，是否有缺失信息，是否包含机密数据等。在收集过程中，我们需要了解每个实例的数据是如何获取的，谁参与了数据收集，他们是如何获得报酬的，以及是否进行了道德审查等。在预处理、清理和标记阶段，我们需要了解这些工作是否已经完成，是否有相应的软件可供使用。在数据集的使用方面，我们需要了解数据集是否已经被用于某些任务，是否有不适合使用该数据集的任务。在分发阶段，我们需要了解数据集将如何分发，是否有第三方对数据施加了知识产权或其他的限制。在维护阶段，我们需要了解谁会负责维护数据集，数据集是否会更新。

专门针对自然语言处理（NLP）数据集的工作，比如数据声明，还涵盖了其他方面，例如策划理念，语言多样性，说话人和注释者的人口统计学信息等。以"The Pile"数据集为例，我们可以更好地理解这些问题。

4.3 数据生态

目前为止，我们主要关注了现有大型语言模型数据集的分析以及文档记录，但实际上数据是一个广泛的概念，可以从许多其他角度进行研究。

在数据管理方面，我们在机器学习研究中通常认为数据集是固定的对象，收集起来之后，直接投入到训练算法中。然而在数据库领域，有一整个子领域正在思考数据是如何产生和使用的生态系统，这在工业领域特别相关。

在基础模型报告的数据部分中讨论了一些问题。数据治理主要关注一个组织如何创建数据、维护其质量和安全性。Hugging Face发起的BigScience项目旨在收集一个大型多语种数据集并训练一个大型语言模型。BigScience的数据治理工作组正在开发一个框架，以负责任地策划高质量的数据源，而不是无差别地爬取网页。

数据尊严是一个源自微软和RadicalxChange的概念，试图思考数据的本质。人们创造数据，由于人们生活在社会环境中，数据也并不仅仅是个体的财产，而是群体的财产。比如电子邮件、遗传数据。在个体层面上，数据没有价值，但在集体层面上，它具有巨大的价值。相关的有一个为在机器学习的背景下给定数据点赋予价值的框架Data Shapley。现状是，人们免费放弃他们的数据，大公司从中获取大量的价值和权力。例如，Alice和Bob都是作家。Alice免费提供写作示例，这可以被用来训练可以替代Bob的语言模型。我们应该将数据视为劳动而不是财产权。数据隐私是在个人层面上工作，而这是不够的。有一种提议是数据联盟，这些联盟是介于数据生产者和数据购买者之间的中间组织，它们能够代表数据生产者进行集体谈判。更多详情请阅读这篇文章。