A Review of the Challenges with Massive Web-mined Corpora Used in Large Language Models Pre-Training

📄 arXiv: 2407.07630v1 📥 PDF

作者: Michał Perełkiewicz, Rafał Poświata

分类: cs.CL

发布日期: 2024-07-10

备注: 8 pages, Icaisc 2024 conference

💡 一句话要点

综述大规模Web挖掘语料库在大型语言模型预训练中的挑战

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

关键词: 大型语言模型 预训练 Web挖掘语料库 数据清洗 偏差缓解

📋 核心要点

  1. 大规模Web挖掘语料库预训练LLM面临噪声、重复数据、低质量信息、偏见和隐私泄露等挑战。
  2. 本文旨在通过分析现有数据清洗、预处理和偏差缓解方法，找出其不足之处，并为未来研究提供方向。
  3. 通过对现有方法的审查，旨在推动开发更先进、更符合伦理道德的大型语言模型。

📝 摘要（中文）

本文全面综述了使用大规模Web挖掘语料库进行大型语言模型（LLM）预训练所面临的挑战。该综述识别了该领域中的关键挑战，包括噪声（不相关或误导性信息）、内容重复、低质量或不正确信息的存在、偏见以及Web挖掘语料库中包含的敏感或个人信息。解决这些问题对于开发准确、可靠和符合伦理规范的语言模型至关重要。通过检查当前的数据清洗、预处理、偏差检测和缓解方法，我们强调了现有方法的差距，并为未来的研究提出了方向。我们的讨论旨在促进开发更复杂和符合伦理规范的LLM。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大规模Web挖掘语料库用于LLM预训练时存在的固有问题，如数据噪声、内容重复、信息质量低下、数据偏见以及潜在的隐私泄露风险。现有方法在处理这些问题时存在局限性，无法保证LLM的准确性、可靠性和伦理责任。

核心思路：论文的核心思路是对现有数据清洗、预处理、偏差检测和缓解方法进行全面的回顾和分析，识别现有方法的不足之处，并提出未来研究方向，从而促进开发更先进和符合伦理规范的LLM。

技术框架：该论文采用综述的形式，没有特定的技术框架。它主要通过文献调研和分析，对现有方法进行分类和评估，并提出改进建议。主要包括数据清洗、预处理、偏差检测和缓解等模块的分析。

关键创新：该论文的关键创新在于对现有方法的系统性分析和对未来研究方向的展望。它没有提出新的算法或模型，而是通过对现有技术的批判性评估，为未来的研究提供了指导。

关键设计：由于是综述文章，没有具体的技术细节设计。文章重点在于对现有技术的分类、评估和总结，并基于此提出未来研究方向。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

本文通过对现有数据清洗、预处理和偏差缓解方法的分析，揭示了当前LLM预训练中存在的关键问题，并指出了未来研究的重点方向，为开发更可靠、更符合伦理规范的LLM奠定了基础。虽然没有提供具体的性能数据，但其对现有方法的批判性评估和对未来研究的展望具有重要的指导意义。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升大型语言模型的质量和可靠性，减少偏见和不准确信息，并确保模型符合伦理规范。这对于搜索引擎、机器翻译、聊天机器人、内容生成等多个领域都具有重要意义，有助于构建更值得信赖和负责任的AI系统。

📄 摘要（原文）

This article presents a comprehensive review of the challenges associated with using massive web-mined corpora for the pre-training of large language models (LLMs). This review identifies key challenges in this domain, including challenges such as noise (irrelevant or misleading information), duplication of content, the presence of low-quality or incorrect information, biases, and the inclusion of sensitive or personal information in web-mined corpora. Addressing these issues is crucial for the development of accurate, reliable, and ethically responsible language models. Through an examination of current methodologies for data cleaning, pre-processing, bias detection and mitigation, we highlight the gaps in existing approaches and suggest directions for future research. Our discussion aims to catalyze advancements in developing more sophisticated and ethically responsible LLMs.