Data-Prep-Kit: getting your data ready for LLM application development

📄 arXiv: 2409.18164v2 📥 PDF

作者: David Wood, Boris Lublinsky, Alexy Roytman, Shivdeep Singh, Constantin Adam, Abdulhamid Adebayo, Sungeun An, Yuan Chi Chang, Xuan-Hong Dang, Nirmit Desai, Michele Dolfi, Hajar Emami-Gohari, Revital Eres, Takuya Goto, Dhiraj Joshi, Yan Koyfman, Mohammad Nassar, Hima Patel, Paramesvaran Selvam, Yousaf Shah, Saptha Surendran, Daiki Tsuzuku, Petros Zerfos, Shahrokh Daijavad

分类: cs.AI, cs.CL, cs.LG

发布日期: 2024-09-26 (更新: 2024-11-13)

备注: 10 pages, 7 figures

💡 一句话要点

提出Data Prep Kit (DPK)，用于大规模语言模型应用开发的数据准备。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 数据准备 大规模语言模型 开源工具包 数据清洗 数据转换 检索增强生成 模块化设计 可扩展性

📋 核心要点

  1. 大规模语言模型（LLM）应用开发中，数据准备是至关重要的首要步骤，但现有工具在易用性、可扩展性和灵活性方面存在不足。
  2. Data Prep Kit (DPK) 旨在提供一个易于使用、可扩展且规模灵活的开源工具包，简化并加速LLM应用的数据准备流程。
  3. DPK 具有高度可扩展的模块，支持自然语言和代码数据的转换，并提供了从小规模到大规模CPU集群的性能展示，已用于Granite模型的准备。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一个易于使用、可扩展且规模灵活的开源数据准备工具包，名为Data Prep Kit (DPK)。DPK的架构和设计旨在支持用户根据需求扩展数据准备流程。借助DPK，用户可以在本地机器上准备数据，或者轻松扩展到在具有数千个CPU内核的集群上运行。DPK提供了一组高度可扩展且可扩展的模块，用于转换自然语言和代码数据。如果用户需要额外的转换，他们可以使用DPK对转换创建的广泛支持轻松开发。这些模块可以独立使用或流水线式使用，以执行一系列操作。本文描述了DPK的架构，并展示了其从小规模到非常大数量CPU的性能。DPK的模块已用于Granite模型的准备。我们相信DPK是对AI社区的宝贵贡献，可以轻松准备数据以增强其LLM模型的性能，或者使用检索增强生成（RAG）微调模型。

🔬 方法详解

问题定义：在LLM应用开发中，数据准备是至关重要的环节。然而，现有的数据准备工具往往存在易用性差、扩展性不足以及难以适应不同规模数据处理需求的痛点。这使得开发者需要花费大量时间和精力在数据清洗、转换和增强等预处理工作上，从而影响了LLM模型的开发效率和最终性能。

核心思路：DPK的核心思路是提供一个模块化、可扩展且易于使用的开源数据准备工具包，允许用户根据自身需求灵活地构建数据处理流程。通过提供一系列预定义的转换模块，并支持用户自定义新的转换模块，DPK旨在降低数据准备的复杂性，并提高数据处理的效率和可复用性。

技术框架：DPK的整体架构包含以下几个主要组成部分：1) 数据输入模块：负责从各种数据源读取数据，例如文本文件、数据库等。2) 转换模块：提供一系列预定义的转换操作，例如文本清洗、分词、词性标注、代码格式化等。用户也可以自定义转换模块。3) 流水线模块：允许用户将多个转换模块组合成一个数据处理流水线，实现复杂的数据转换流程。4) 数据输出模块：负责将处理后的数据写入到指定的数据存储中。DPK支持在本地机器或大规模CPU集群上运行，以满足不同规模的数据处理需求。

关键创新：DPK的关键创新在于其高度模块化和可扩展的设计。通过将数据处理流程分解为一系列独立的转换模块，DPK允许用户根据自身需求灵活地组合和定制数据处理流程。此外，DPK还提供了丰富的API和工具，方便用户自定义新的转换模块，从而满足各种特定的数据处理需求。与传统的单体式数据处理工具相比，DPK具有更高的灵活性和可复用性。

关键设计：DPK的关键设计包括：1) 模块化的转换接口：定义了统一的转换模块接口，方便用户开发和集成新的转换模块。2) 可配置的流水线：允许用户通过配置文件或代码动态地构建数据处理流水线。3) 分布式执行引擎：支持在分布式集群上并行执行数据处理任务，提高数据处理效率。4) 丰富的预定义转换模块：提供了一系列常用的数据转换操作，例如文本清洗、分词、词性标注、代码格式化等。

📊 实验亮点

论文展示了DPK在不同规模CPU集群上的性能表现，表明其具有良好的可扩展性。DPK已被用于Granite模型的准备，这证明了其在实际应用中的有效性。虽然论文中没有提供具体的性能数据和对比基线，但其开源的特性为后续研究和应用提供了便利。

🎯 应用场景

DPK可广泛应用于各种需要大规模语言模型的数据准备场景，例如自然语言处理、代码生成、机器翻译等。通过简化数据准备流程，DPK可以帮助开发者更快地构建和优化LLM模型，从而提高AI应用的性能和效率。此外，DPK还可以用于检索增强生成（RAG）模型的微调，提升模型的知识检索和生成能力。

📄 摘要（原文）

Data preparation is the first and a very important step towards any Large Language Model (LLM) development. This paper introduces an easy-to-use, extensible, and scale-flexible open-source data preparation toolkit called Data Prep Kit (DPK). DPK is architected and designed to enable users to scale their data preparation to their needs. With DPK they can prepare data on a local machine or effortlessly scale to run on a cluster with thousands of CPU Cores. DPK comes with a highly scalable, yet extensible set of modules that transform natural language and code data. If the user needs additional transforms, they can be easily developed using extensive DPK support for transform creation. These modules can be used independently or pipelined to perform a series of operations. In this paper, we describe DPK architecture and show its performance from a small scale to a very large number of CPUs. The modules from DPK have been used for the preparation of Granite Models [1] [2]. We believe DPK is a valuable contribution to the AI community to easily prepare data to enhance the performance of their LLM models or to fine-tune models with Retrieval-Augmented Generation (RAG).