Building pre-train LLM Dataset for the INDIC Languages: a case study on Hindi

📄 arXiv: 2407.09855v1 📥 PDF

作者: Shantipriya Parida, Shakshi Panwar, Kusum Lata, Sanskruti Mishra, Sambit Sekhar

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-07-13

备注: Accepted as a book chapter in the book Title "APPLIED SPEECH AND TEXT PROCESSING FOR LOW RESOURCE LANGUAGES"

💡 一句话要点

构建印地语预训练LLM数据集，解决高质量数据稀缺问题

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

关键词: 大型语言模型 预训练数据集 印地语 低资源语言 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 印度语言LLM面临高质量训练数据匮乏的挑战，限制了其性能和应用。
  2. 论文核心在于构建一个大规模、多领域、包含多种方言的印地语预训练数据集。
  3. 该数据集包含12.8亿个tokens，并公开可用，旨在促进印地语及其他低资源语言的LLM研究。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在许多需要基于人类指令自动生成响应的应用中展示了变革性的能力。然而，构建LLM的主要挑战，特别是在印度语言中，是缺乏用于构建基础LLM的高质量数据。本文提出了一种大型印地语预训练数据集，适用于印地语。该数据集涵盖了包括印地语主要方言在内的多个领域，包含12.8亿个印地语tokens。我们解释了我们的流程，包括数据收集、预处理和LLM预训练的可用性。所提出的方法可以很容易地扩展到其他印度语言和低资源语言，并将免费提供用于LLM预训练和LLM研究目的。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决印地语等印度语言在构建大型语言模型（LLM）时面临的高质量预训练数据不足的问题。现有方法或数据集无法满足LLM预训练的需求，导致模型性能受限，难以充分发挥LLM的潜力。

核心思路：论文的核心思路是系统性地收集、清洗和构建一个大规模的印地语数据集，涵盖多个领域和方言，以提供充足的训练数据，从而提升印地语LLM的性能。通过开源该数据集，促进整个社区对印地语及其他低资源语言LLM的研究。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个阶段：1) 数据收集：从多个来源收集印地语文本数据，涵盖不同领域和方言。2) 数据预处理：对收集到的数据进行清洗、去重、格式化等处理，去除噪声和冗余信息。3) 数据集构建：将预处理后的数据整理成适合LLM预训练的格式，并进行统计分析。4) 数据集发布：将构建好的数据集公开，供研究人员使用。

关键创新：该论文的关键创新在于构建了一个大规模、多领域、包含多种方言的印地语预训练数据集，并将其开源。这为印地语及其他低资源语言的LLM研究提供了宝贵的资源，有助于推动相关领域的发展。与现有方法相比，该数据集的规模更大、覆盖面更广，能够更好地满足LLM预训练的需求。

关键设计：论文中没有详细描述具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节，因为其重点在于数据集的构建而非模型训练。数据收集方面，需要考虑不同来源数据的质量和版权问题。数据预处理方面，需要设计有效的清洗和去重算法。数据集构建方面，需要选择合适的格式和存储方式，以便于LLM的训练。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文构建了一个包含12.8亿个印地语tokens的大规模预训练数据集，涵盖多个领域和方言。该数据集的发布为印地语及其他低资源语言的LLM研究提供了重要的资源，有望推动相关领域取得显著进展。具体性能数据需要在后续的LLM预训练实验中进行评估。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于印地语自然语言处理的各个领域，例如机器翻译、文本摘要、问答系统、对话生成等。通过使用该数据集预训练的LLM，可以显著提升这些应用在印地语环境下的性能。此外，该研究方法可以推广到其他低资源语言，促进全球范围内多语言LLM的发展。

📄 摘要（原文）

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.