Création d'un ensemble de données complet en hindi
Un nouveau jeu de données vise à améliorer les modèles de langue hindi pour les applications d'IA.
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Table des matières
- Importance des Modèles de Langue
- Le Besoin d'un Dataset en Hindi
- Collecte des Données pour le Dataset
- Traitement des Données
- La Richesse du Dataset
- Cas d'Utilisation du Dataset
- Pré-entrainement des Modèles de Langue
- Création de Modèles de Langue Précis
- Génération de Données Synthétiques
- Améliorations Ciblées dans des Domaines Spécifiques
- Soutien à la Recherche Multilingue
- Conclusion
- Source originale
- Liens de référence
Les modèles de langue sont super importants pour faire en sorte que les machines comprennent et produisent le langage humain. Ils sont largement utilisés dans des applis comme discuter avec des assistants virtuels, traduire des Textes et analyser ce que les gens ressentent à travers leur écriture. Cependant, pour des langues comme l'Hindi, créer ces modèles est compliqué à cause du manque de données de bonne qualité.
Cet article se concentre sur la création d’un gros dataset spécialement pour les modèles de langue en hindi. Le dataset contient environ 1,28 milliard de mots (tokens) rassemblés de différentes sources et sujets. Construire ce dataset a nécessité des étapes minutieuses comme la collecte des données, leur nettoyage et s'assurer qu'elles soient disponibles pour les chercheurs et développeurs qui veulent améliorer les systèmes d'IA. Ce dataset peut aussi être utilisé pour d'autres langues indiennes, qui rencontrent souvent des défis similaires à cause de ressources limitées.
Importance des Modèles de Langue
Les modèles de langue jouent un rôle majeur dans des domaines comme la reconnaissance vocale, qui permet aux ordinateurs de comprendre les mots parlés. Ils aident aussi à la traduction automatique, où un texte dans une langue est traduit en une autre. Les modèles de langue peuvent générer du texte, résumer des infos et effectuer diverses autres tâches. Ils doivent être bien entraînés pour devenir fiables et efficaces dans leurs missions.
Cependant, la majorité des modèles de langue existants sont entraînés sur des langues populaires comme l'anglais, l'espagnol et le chinois. Il y a des milliers de langues parlées à travers le monde, et beaucoup d'entre elles ne sont pas soutenues par la technologie. C'est particulièrement vrai pour des langues comme l'hindi, qui a une riche histoire culturelle et un grand nombre de locuteurs. L'absence de modèles linguistiques solides pour l'hindi rend difficile le développement d'applis qui pourraient bénéficier aux locuteurs hindi.
Le Besoin d'un Dataset en Hindi
L'hindi est l'une des langues les plus parlées, avec plus de 600 millions de locuteurs. Mais en matière de technologie linguistique, il n'y a pas beaucoup de ressources disponibles en hindi. Ça rend compliqué de créer des logiciels efficaces qui répondent aux besoins des locuteurs hindi. Pour y remédier, il faut développer de grands modèles de langue Pré-entraînés qui se concentrent spécifiquement sur l'hindi. Ces modèles peuvent servir de base pour diverses applications comme la traduction, l'analyse de sentiment et la catégorisation de texte.
Pour créer un Modèle de langue efficace, on a besoin d'un gros dataset rempli de données linguistiques variées. Ces données viennent de différentes sources comme des livres, des articles, des posts sur les réseaux sociaux, et plus encore. Ça aide à s'assurer que le modèle de langue puisse comprendre les différentes façons dont les gens utilisent l'hindi dans leur quotidien.
Collecte des Données pour le Dataset
Créer un dataset bien équilibré pour l'hindi a impliqué la collecte de textes de diverses sources. La première étape a été de rassembler des textes de Wikipédia, qui contient beaucoup de connaissances générales. Ce dataset inclut près de 43,7 millions de caractères et 1,85 million de phrases, offrant une large gamme de sujets pour aider le modèle de langue à apprendre efficacement.
En plus de Wikipédia, d'autres sources de données ont aussi été utilisées. Un dataset axé sur les dialectes hindi a ajouté des infos sur les variations régionales, capturant des caractéristiques linguistiques locales importantes pour comprendre la riche diversité du hindi parlé. Un autre dataset incluait des paires de phrases exprimant la même idée mais de différentes manières, permettant au modèle d'apprendre des synonymes et différentes façons de formuler les choses.
D'autres datasets comprenaient des documents juridiques, des textes scientifiques et divers articles provenant des actualités et des réseaux sociaux. En combinant tous ces différents datasets, on a créé une ressource complète qui représente vraiment la langue hindi.
Traitement des Données
Une fois les données collectées, l'étape suivante était de les traiter. Cela signifiait nettoyer les données pour enlever tout ce qui n'était pas nécessaire, comme des liens ou des éléments non textuels. L'objectif était de créer un dataset uniforme qui serait facile à utiliser lors de l'entraînement des modèles d'IA.
Le nettoyage impliquait aussi de s'assurer que le texte soit exempt d'erreurs, comme des traductions incorrectes ou des fautes d'orthographe. Le dataset devait être cohérent pour que les modèles de langue puissent apprendre efficacement. Après traitement, le dataset a été organisé dans un format facile à comprendre et à utiliser.
La Richesse du Dataset
Le dataset final est rempli d'une impressionnante gamme de contenu. Il couvre un large éventail de sujets, allant de la technologie à la culture et tout ce qui se trouve entre les deux. Cela permet au modèle de langue entraîné sur ce dataset d’effectuer diverses tâches bien mieux.
La variété dans le dataset signifie aussi que le modèle de langue sera plus flexible. Un modèle entraîné sur des données diverses peut comprendre et générer du texte pertinent dans différents contextes. Par exemple, il peut gérer des conversations quotidiennes ainsi que des documents techniques, ce qui est un énorme avantage pour les développeurs et chercheurs.
Cas d'Utilisation du Dataset
Le dataset hindi complet a de nombreuses utilisations potentielles. Voici quelques-unes des plus importantes :
Pré-entrainement des Modèles de Langue
Le gros dataset est principalement utilisé pour pré-entraîner des modèles de langue en IA. Pendant ce processus, les modèles apprennent des motifs, des relations et des spécificités linguistiques qui les aideront à performer sur diverses tâches par la suite. Ces modèles pré-entraînés peuvent ensuite être adaptés à d'autres applications, comme la traduction ou le résumé de texte.
Création de Modèles de Langue Précis
Une autre utilisation importante du dataset est le développement de modèles de langue solides spécifiquement pour l'hindi. En entraînant ces modèles sur le dataset, les chercheurs peuvent améliorer leur capacité à comprendre et générer des textes cohérents, les rendant beaucoup plus utiles dans des applications réelles.
Génération de Données Synthétiques
La diversité du dataset permet de l'utiliser comme source pour générer des données synthétiques. Ça signifie que de nouveaux exemples d'entraînement peuvent être créés à partir des données existantes, ce qui peut aider à améliorer d'autres modèles. Par exemple, s'il y a un manque de données sur un sujet spécifique, des exemples synthétiques pourraient combler le vide.
Améliorations Ciblées dans des Domaines Spécifiques
Comme le dataset couvre un large éventail de sujets, les chercheurs peuvent l'utiliser pour améliorer les modèles de langue dans des domaines spécifiques. Par exemple, si quelqu'un travaille sur la technologie juridique, il peut ajuster le modèle avec des textes juridiques pour le rendre mieux adapté à ce domaine.
Soutien à la Recherche Multilingue
Le dataset hindi peut aussi soutenir la recherche dans d'autres langues indiennes. En étendant les méthodes utilisées pour l'hindi, les chercheurs peuvent créer des modèles de langue pour des langues comme le bengali, le télougou ou le tamoul, favorisant l'inclusivité et l'accessibilité dans les technologies linguistiques.
Conclusion
La création de ce gros dataset en hindi est une étape importante vers l'amélioration de la technologie disponible pour les locuteurs hindi. En rassemblant diverses sources de texte et en veillant à ce que le dataset soit de haute qualité, ça ouvre de nombreuses opportunités pour la recherche, le développement et les applications concrètes en traitement du langage naturel.
Bien que des défis existent encore-comme les biais dans les données ou les difficultés à représenter tous les dialectes-ce travail pose une base solide pour les avancées futures. Les chercheurs peuvent s'appuyer sur cela pour développer de meilleurs modèles de langue et créer une technologie plus inclusive qui réponde aux divers besoins des locuteurs hindi à travers le monde.
Titre: Building pre-train LLM Dataset for the INDIC Languages: a case study on Hindi
Résumé: Large language models (LLMs) demonstrated transformative capabilities in many applications that require automatically generating responses based on human instruction. However, the major challenge for building LLMs, particularly in Indic languages, is the availability of high-quality data for building foundation LLMs. In this paper, we are proposing a large pre-train dataset in Hindi useful for the Indic language Hindi. We have collected the data span across several domains including major dialects in Hindi. The dataset contains 1.28 billion Hindi tokens. We have explained our pipeline including data collection, pre-processing, and availability for LLM pre-training. The proposed approach can be easily extended to other Indic and low-resource languages and will be available freely for LLM pre-training and LLM research purposes.
Auteurs: Shantipriya Parida, Shakshi Panwar, Kusum Lata, Sanskruti Mishra, Sambit Sekhar
Dernière mise à jour: 2024-07-13 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2407.09855
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.09855
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
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