Автор: Денис Аветисян
Новая система DataFlow позволяет значительно упростить и ускорить процесс подготовки данных для обучения моделей искусственного интеллекта, повышая их точность и надежность.
Представлен DataFlow — унифицированный фреймворк для подготовки данных на основе больших языковых моделей, использующий генерацию синтетических данных и модульную архитектуру.
Несмотря на стремительный прогресс больших языковых моделей (LLM), обеспечение их высококачественными данными остается сложной задачей. В работе, озаглавленной ‘DataFlow: An LLM-Driven Framework for Unified Data Preparation and Workflow Automation in the Era of Data-Centric AI‘, представлен DataFlow — унифицированный и автоматизированный фреймворк, использующий генерацию синтетических данных и модульные пайплайны для повышения качества данных и производительности LLM. Эксперименты демонстрируют, что DataFlow позволяет превзойти существующие наборы данных, созданные вручную, и специализированные синтетические аналоги, достигая значительных улучшений в задачах математического рассуждения, кодирования и обработки естественного языка. Сможет ли DataFlow стать основой для разработки масштабируемых и воспроизводимых решений в области data-centric AI?
Узкое Место в Данных: Препятствие на Пути к Развитию БЯМ
Эффективное обучение больших языковых моделей (БЯМ) напрямую зависит от колоссальных объемов высококачественных данных, однако сбор и подготовка этих данных представляют собой серьезную проблему. Получение достаточного количества релевантной информации, её очистка от ошибок и приведение к необходимому формату требуют значительных временных и вычислительных ресурсов. Нехватка структурированных, размеченных данных, особенно для специализированных задач, замедляет прогресс в развитии БЯМ и ограничивает их возможности. Проблема усугубляется необходимостью постоянного обновления данных для поддержания актуальности и предотвращения устаревания моделей, что создает постоянный цикл сбора, обработки и переобучения. В конечном итоге, это “узкое место” в данных становится одним из ключевых факторов, сдерживающих дальнейшее развитие и внедрение больших языковых моделей.
Традиционные конвейеры обработки данных, используемые для обучения больших языковых моделей, часто характеризуются хрупкостью и требуют значительных ручных усилий. Этот процесс, как правило, включает в себя множество этапов — от сбора и очистки данных до их разметки и форматирования — каждый из которых подвержен ошибкам и требует постоянного контроля со стороны специалистов. Вследствие этого, внесение даже незначительных изменений в обучающую выборку или структуру данных может привести к необходимости полной переработки конвейера, существенно замедляя процесс итеративной разработки и усовершенствования языковых моделей. Отсутствие автоматизации и гибкости в существующих системах становится серьезным препятствием для быстрого прогресса в области искусственного интеллекта, ограничивая возможности исследователей и разработчиков оперативно адаптировать модели к новым задачам и данным.
DataFlow: Унифицированная Платформа для Автоматизации Подготовки Данных
DataFlow представляет собой унифицированную платформу, предназначенную для стандартизации и автоматизации всего процесса подготовки данных для больших языковых моделей (LLM), начиная от извлечения необработанных данных и заканчивая формированием очищенных и структурированных наборов данных. Платформа охватывает все этапы: загрузку данных из различных источников, их очистку и преобразование, обогащение и, наконец, формирование датасетов, готовых к обучению и использованию в LLM. Автоматизация достигается за счет централизованного управления и возможности определения конвейеров обработки данных, что позволяет сократить время и ресурсы, затрачиваемые на подготовку данных, а также повысить их качество и воспроизводимость.
В основе DataFlow лежит использование больших языковых моделей (LLM) для интеллектуальной оркестровки преобразований данных. Это позволяет пользователям описывать конвейеры обработки данных декларативным способом, то есть, указывая что необходимо сделать с данными, а не как это должно быть реализовано. LLM анализируют входные данные и автоматически определяют оптимальную последовательность операций для их преобразования в нужный формат, включая очистку, нормализацию, обогащение и фильтрацию. Такой подход упрощает создание и поддержку конвейеров данных, снижает потребность в ручном кодировании и повышает их гибкость и адаптивность к изменяющимся требованиям.
В архитектуре DataFlow ключевым элементом являются модульные “Операторы”, представляющие собой независимые компоненты для выполнения конкретных задач подготовки данных. Эти Операторы позволяют создавать гибкие и расширяемые рабочие процессы (workflows) путем последовательного соединения и конфигурирования. Каждый Оператор инкапсулирует определенную функцию, например, фильтрацию, очистку, трансформацию или обогащение данных, и может быть легко заменен или дополнен без изменения остальной части пайплайна. Такая модульность обеспечивает возможность кастомизации DataFlow под специфические требования к данным и задачам, а также упрощает интеграцию с другими инструментами и библиотеками для обработки данных.
Специализированные Конвейеры для Разнообразных Приложений БЯМ
DataFlow предоставляет набор предварительно сконфигурированных конвейеров для решения различных задач, включающий DataFlow-TextPipeline для обработки текста, DataFlow-ReasoningPipeline для математических рассуждений, DataFlow-CodePipeline для генерации кода, DataFlow-AgenticRAGPipeline для реализации Agentic RAG и DataFlow-Text2SQLPipeline для преобразования текста в SQL-запросы. Эти конвейеры разработаны для упрощения интеграции и использования в различных приложениях, требующих обработки естественного языка и машинного обучения, предоставляя готовые решения для распространенных задач.
В DataFlow используются методы нормализации текста, такие как MinerU, и стратегии промптинга, включая ChainOfThought и InstructionTuning, для повышения качества данных, используемых в обучении больших языковых моделей (LLM). Нормализация текста стандартизирует форматы и устраняет несоответствия, обеспечивая более согласованный ввод для LLM. ChainOfThought стимулирует модель к последовательному рассуждению, а InstructionTuning адаптирует модель к конкретным инструкциям, что в совокупности способствует улучшению производительности LLM при решении специализированных задач, таких как математическое рассуждение и генерация кода.
По результатам тестирования на стандартных бенчмарках, DataFlow демонстрирует средний показатель точности в задачах математического рассуждения на уровне 46.7%. Этот результат превосходит показатели моделей, не прошедших обучение с использованием инструкций (non-Instruct models), и приближается к производительности моделей, обученных с использованием инструкций (Instruct models), у которых данный показатель составляет 49.8%. Таким образом, DataFlow демонстрирует значительное улучшение в задачах, требующих логического мышления и решения математических задач.
При генерации кода DataFlow демонстрирует общий результат 78.6%, что позволяет сократить разрыв с моделями, обученными с подкреплением на основе инструкций (Instruct models), которые достигают 80.6%. Данный показатель свидетельствует о высокой эффективности DataFlow в задачах, связанных с автоматическим формированием программного кода, и приближает его производительность к уровню наиболее передовых моделей в данной области.
Компонент DataFlow-Agent обеспечивает автоматизированное построение и выполнение пайплайнов обработки данных. Он преобразует инструкции, заданные на естественном языке, в исполняемые рабочие процессы, избавляя от необходимости ручного конфигурирования каждого этапа. Это позволяет пользователям описывать требуемую обработку данных в терминах, понятных человеку, а DataFlow-Agent самостоятельно формирует необходимую последовательность операций для достижения поставленной задачи. Автоматизация охватывает как создание пайплайна, так и его запуск и мониторинг, существенно упрощая процесс интеграции с большими языковыми моделями (LLM).
Ускорение Разработки БЯМ с DataFlow и LLaMA-Factory: Путь к Эффективности
Автоматизированные возможности подготовки данных в DataFlow значительно сокращают время и ресурсы, необходимые для создания высококачественных наборов данных для обучения больших языковых моделей. Традиционно, процесс создания таких наборов данных требовал значительных усилий по сбору, очистке и аннотации информации, что было дорогостоящим и трудоемким. DataFlow, напротив, автоматизирует большинство этих этапов, позволяя исследователям и разработчикам сосредоточиться на совершенствовании самих моделей. Автоматизация включает в себя не только сбор данных из различных источников, но и их структурирование, фильтрацию и обогащение, что в итоге приводит к более эффективному обучению и повышению производительности языковых моделей. В конечном итоге, DataFlow способствует ускорению цикла разработки и снижению затрат на создание современных систем искусственного интеллекта.
Архитектура DataFlow отличается высокой модульностью и расширяемостью, что позволяет исследователям и разработчикам быстро тестировать различные подходы к преобразованию данных и стратегиям промптинга. Вместо жестко заданных этапов обработки, система предоставляет гибкий набор компонентов, которые можно легко комбинировать и настраивать. Это обеспечивает возможность оперативно адаптироваться к специфическим требованиям задачи и проводить эксперименты с различными вариантами аугментации данных, фильтрации, или создания синтетических примеров. Такая гибкость значительно сокращает время, необходимое для итеративной разработки и оптимизации датасетов, позволяя быстро выявлять наиболее эффективные стратегии для улучшения производительности больших языковых моделей.
Интеграция с LLaMA-Factory обеспечивает плавный переход от подготовленных и очищенных наборов данных к непосредственному обучению и оценке больших языковых моделей. Этот бесшовный процесс позволяет значительно сократить общий цикл разработки, устраняя трудоемкие этапы ручной настройки и преобразования данных. Автоматизированный конвейер позволяет исследователям и разработчикам быстро итерировать различные варианты данных и конфигураций моделей, что способствует более быстрому прототипированию и внедрению инноваций в области искусственного интеллекта. Благодаря унифицированной платформе, LLaMA-Factory выступает в качестве моста между подготовкой данных DataFlow и эффективным обучением моделей, позволяя максимально использовать ценность высококачественных данных для достижения оптимальной производительности.
Исследования показали, что синтетические данные, созданные с помощью DataFlow, демонстрируют удивительную близость к результатам, полученным при использовании данных, размеченных людьми, с разницей всего в 2-4% на определенных эталонных тестах. Этот показатель свидетельствует о значительном прогрессе в области генерации данных для обучения больших языковых моделей. Возможность создания высококачественных синтетических данных позволяет существенно снизить зависимость от дорогостоящей и трудоемкой ручной разметки, открывая новые перспективы для ускорения разработки и улучшения производительности языковых моделей в различных задачах, включая генерацию текста и понимание естественного языка. Такое сближение с результатами, полученными при использовании данных, размеченных людьми, указывает на перспективность использования синтетических данных в качестве полноценной альтернативы или дополнения к традиционным методам обучения.
Автоматизированная оценка конвейеров обработки данных с использованием LLM-Judge демонстрирует высокую надежность разработанного фреймворка. Полученные результаты показывают, что соответствие текстовым спецификациям достигает 0.80, что свидетельствует о точности преобразования и подготовки данных. В то же время, оценка соответствия генерируемого кода эталонным решениям (Code GT) составляет 0.49, указывая на перспективные направления для дальнейшей оптимизации в области генерации кода. Эти показатели, полученные в ходе автоматизированного тестирования, подтверждают эффективность предложенного подхода к автоматизации подготовки данных для обучения больших языковых моделей и позволяют быстро выявлять и устранять потенциальные недостатки в конвейерах обработки данных.
Представленный подход к автоматизированной подготовке данных с использованием DataFlow отражает глубокое понимание неизбежности старения любой системы. Как говорил Давид Гильберт: «Вся математика спит в семени алгебры». Аналогично, в рамках DataFlow, ключевые принципы подготовки данных заложены в модульном дизайне и генерации синтетических данных. Это позволяет системе адаптироваться к меняющимся требованиям и поддерживать качество данных на протяжении всего жизненного цикла, смягчая последствия «технического долга», возникающего из-за несовершенства исходных данных. Данная методика подчеркивает, что время — это не просто параметр, а среда, в которой система эволюционирует и приспосабливается.
Что дальше?
Представленная работа, безусловно, демонстрирует потенциал использования больших языковых моделей для автоматизации подготовки данных. Однако, за кажущейся простотой автоматизированных пайплайнов скрывается неизбежный технический долг. Каждое упрощение, каждая автоматическая генерация синтетических данных — это отпечаток времени, зафиксированный в структуре системы. Неизбежно возникнет вопрос о поддержании и эволюции этих автоматизированных процессов, о калибровке синтетических данных с учетом меняющихся реалий и требований.
Настоящая проблема заключается не в автоматизации как таковой, а в понимании границ этой автоматизации. Система, стремящаяся к полной автономии в подготовке данных, рискует потерять связь с первоначальным контекстом, с нюансами, которые не поддаются формализации. Настоящим вызовом является разработка механизмов обратной связи, позволяющих системе «помнить» о своей истории, о компромиссах, на которые она пошла ради эффективности.
Будущие исследования должны быть сосредоточены не только на повышении производительности автоматизированных пайплайнов, но и на создании инструментов для «археологии данных» — для анализа и понимания тех изменений, которые произошли с данными в процессе их обработки. Ведь любая система стареет — вопрос лишь в том, делает ли она это достойно, сохраняя память о своем прошлом.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.16676.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Быстрая генерация текста: от авторегрессии к диффузионным моделям
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Ранговая оптимизация без градиента: Новые границы эффективности
- Искусство отбора данных: Новый подход к обучению генеративных моделей
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Геометрия Хаоса: Распознавание Образов в Сложных Системах
- Генеративные сети и квантовая энергия: новый взгляд на регуляризацию
- Восстановление потенциала Шрёдингера: новый численный подход
- РеФьюжн: Новая архитектура для генерации текста
- Квантовые Иллюзии и Практический Реализм
2025-12-21 11:12