- Home »

Создание набора данных LLM для обучения и валидации
Сегодня поговорим о том, как собрать свой собственный датасет для обучения и валидации LLM (Large Language Model) — будь то GPT-подобная модель или что-то более нишевое. Почему это важно? Потому что качество и релевантность вашего датасета напрямую влияют на то, как будет работать ваша модель: насколько она будет “умной”, точной и полезной для ваших задач. Если вы когда-либо настраивали сервер, поднимали сервисы или автоматизировали рутину, то наверняка сталкивались с тем, что готовые решения не всегда подходят под ваши нужды. А вот кастомный датасет — это как свой скрипт, только для ИИ. В этой статье разберём, как всё устроено, как быстро и без боли всё запустить, и на что обратить внимание, чтобы не наступить на грабли.
Как это работает? — Краткая анатомия LLM-датасета
LLM — это не просто “большая нейронка”, а прожорливый зверь, который питается текстами. Для обучения и валидации ему нужны огромные массивы данных, разбитые на две части:
- Training set — на этом модель учится. Чем разнообразнее и чище данные, тем лучше результат.
- Validation set — на этом модель проверяет себя, чтобы не переучиться (overfitting) и не начать “зубрить” вместо понимания.
В идеале, датасет должен быть:
- Релевантным (по тематике, языку, стилю)
- Чистым (без мусора, дубликатов, токсичного контента)
- Достаточно большим (от десятков тысяч до миллионов примеров — зависит от задачи и мощности железа)
Типичный формат — JSONL (по одной записи на строку), CSV, иногда — чистый текст с разметкой. Пример записи для диалоговой модели:
{"prompt": "Как настроить nginx на Ubuntu?", "response": "Установите nginx командой sudo apt install nginx, затем настройте конфиг в /etc/nginx/nginx.conf..."}
Как быстро и просто всё настроить?
Всё начинается с источников данных. Вот несколько проверенных путей:
- Собрать свои логи, тикеты, переписки (если вы автоматизируете поддержку или внутренние процессы)
- Выгрузить публичные датасеты (например, HuggingFace Datasets)
- Скрапить сайты (StackOverflow, Habr, документация)
- Сгенерировать синтетические данные (например, с помощью уже обученной модели)
Дальше — чистка и препроцессинг. Тут пригодятся Python, bash, jq, pandas, sed/awk, а для больших объёмов — Spark или Dask.
# Пример быстрой чистки JSONL от дубликатов (bash + jq)
jq -c . prompt_responses.jsonl | sort | uniq > cleaned.jsonl
# Удалить строки с пустыми ответами
grep -v '"response": ""' cleaned.jsonl > final.jsonl
Для разметки данных (например, если нужно классифицировать или добавить теги) можно использовать Label Studio или Prodigy (последний платный, но очень удобный).
Примеры, схемы, практические советы
Давайте разберёмся на конкретных кейсах, что работает, а что — не очень.
Кейс | Что сделали | Результат | Рекомендации |
---|---|---|---|
Собрали датасет из логов поддержки | Выгрузили тикеты, убрали персональные данные, разбили на prompt/response | Модель отлично отвечает на типовые вопросы, но иногда “зависает” на редких случаях | Добавьте больше edge-case’ов, вручную разметьте сложные ситуации |
Скачали готовый датасет с HuggingFace | Взяли OpenAssistant Conversations, запустили обучение “как есть” | Модель отвечает общо, мало специфики под вашу задачу | Смешайте с собственными данными, добавьте fine-tuning |
Скрапили StackOverflow | Парсили вопросы/ответы по ключевым тегам (nginx, docker, etc.) | Много мусора, дубликатов, устаревших решений | Фильтруйте по дате, рейтингу, удаляйте устаревшие ответы |
Генерировали синтетические данные | Использовали GPT-3.5 для генерации вопросов/ответов по документации | Данные “стерильные”, мало реальных ошибок и нюансов | Миксуйте с реальными логами, добавляйте “живые” примеры |
Практические советы:
- Не ленитесь чистить данные — мусор на входе = мусор на выходе
- Делите датасет на train/val/test (например, 80/10/10)
- Проверяйте баланс классов, если задача — классификация
- Для диалоговых моделей — следите за связностью и логикой диалогов
- Храните датасет в git-lfs или на S3 — удобно для версионирования
Инструменты и команды для работы с датасетами
Вот список утилит и библиотек, которые реально экономят время:
- pandas — для обработки CSV/JSON
- datasets от HuggingFace — для загрузки, фильтрации, препроцессинга
- Label Studio — для ручной разметки
- openai-cookbook — рецепты для работы с LLM
- jq, sed, awk — для быстрой обработки в bash
# Пример загрузки датасета с HuggingFace и фильтрации на Python
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("openassistant/oasst1")
filtered = dataset.filter(lambda x: len(x['text']) > 50)
filtered.save_to_disk("./filtered_oasst1")
# Быстрое разделение на train/val/test в bash
shuf final.jsonl | split -l 8000 - train_
mv train_aa train.jsonl
mv train_ab val.jsonl
mv train_ac test.jsonl
Сравнение: ручная сборка vs готовые датасеты
Параметр | Ручная сборка | Готовый датасет |
---|---|---|
Релевантность | Максимальная (под ваши задачи) | Средняя (универсально, но не всегда подходит) |
Время на подготовку | Долго (от часов до недель) | Мгновенно (скачал — и готово) |
Качество | Высокое (если не халтурить) | Разное (зависит от источника) |
Стоимость | Время + ресурсы | Часто бесплатно |
Гибкость | Любая (можно добавить свои фичи) | Ограничена структурой датасета |
Нестандартные способы и интересные факты
- Можно использовать свои bash-скрипты для автоматической генерации вопросов/ответов (например, парсить man-страницы и генерировать Q&A)
- Для валидации можно использовать “adversarial examples” — специально составленные сложные вопросы, чтобы проверить устойчивость модели
- Датасеты можно версионировать как код — через git-lfs или DVC (Data Version Control)
- С помощью cron можно автоматизировать обновление датасета (например, раз в неделю скрапить новые вопросы с форумов)
- Можно делать “data augmentation” — перефразировать вопросы автоматически, чтобы увеличить разнообразие
Новые возможности: автоматизация и скрипты
Когда у вас есть свой датасет, открывается куча новых сценариев:
- Автоматическая генерация документации (модель учится по вашим тикетам и пишет FAQ)
- Скрипты для автозаполнения тикетов, писем, шаблонов
- Интеграция с чат-ботами для поддержки или DevOps-ассистентов
- Анализ логов и автоматическое выявление типовых проблем
- Обучение модели на специфике вашей инфраструктуры (например, ваши кастомные пайплайны или скрипты)
Выводы и рекомендации
Создание собственного датасета для LLM — это не только про “большие данные”, но и про качество, релевантность и автоматизацию. Если вы хотите, чтобы ваша модель реально помогала в работе, а не просто повторяла общие фразы, не ленитесь собирать и чистить свои данные. Используйте готовые инструменты, автоматизируйте рутину, не забывайте про валидацию и версионирование. И помните: хороший датасет — это инвестиция в эффективность вашей инфраструктуры и автоматизации.
Если вы хотите быстро поднять сервер под хранение или обработку датасетов — посмотрите VPS или выделенные серверы на этом блоге. Для больших датасетов и обучения LLM лучше брать выделенный сервер с хорошим диском и памятью.
Вопросы, кейсы, баги — пишите в комментарии! А если есть свои лайфхаки по сбору датасетов — делитесь, будет полезно всем.
В этой статье собрана информация и материалы из различных интернет-источников. Мы признаем и ценим работу всех оригинальных авторов, издателей и веб-сайтов. Несмотря на то, что были приложены все усилия для надлежащего указания исходного материала, любая непреднамеренная оплошность или упущение не являются нарушением авторских прав. Все упомянутые товарные знаки, логотипы и изображения являются собственностью соответствующих владельцев. Если вы считаете, что какой-либо контент, использованный в этой статье, нарушает ваши авторские права, немедленно свяжитесь с нами для рассмотрения и принятия оперативных мер.
Данная статья предназначена исключительно для ознакомительных и образовательных целей и не ущемляет права правообладателей. Если какой-либо материал, защищенный авторским правом, был использован без должного упоминания или с нарушением законов об авторском праве, это непреднамеренно, и мы исправим это незамедлительно после уведомления. Обратите внимание, что переиздание, распространение или воспроизведение части или всего содержимого в любой форме запрещено без письменного разрешения автора и владельца веб-сайта. Для получения разрешений или дополнительных запросов, пожалуйста, свяжитесь с нами.