Kodėl duomenų švarumas svarbus modelių mokymui

Įvadas

Didelės kalbos modeliai yra tik tiek geri, kiek geri yra duomenys, iš kurių jie mokosi.

Modelis, išmokytas naudoti netvarkingus, nenuoseklius, dubliuojamus, prieštaringus ar žemos kokybės duomenis, tampa:

• mažiau tikslūs

• mažiau patikimas

• labiau linkęs į haliucinacijas

• mažiau nuoseklus

• labiau šališkas

• labiau pažeidžiamas realaus pasaulio kontekste

Tai turi įtakos viskam – nuo to, kaip gerai LLM atsako į klausimus, iki to, kaip jūsų prekės ženklas yra pateikiamas AI sistemose, ir to, ar jūs esate atrinkti generatyviems atsakymams „Google AI Overviews“, „ChatGPT Search“, „Perplexity“, „Gemini“ ir „Copilot“.

2025 m. „duomenų švarumas“ bus ne tik vidinė ML geriausia praktika.

Tai strateginis matomumo klausimas kiekvienai įmonei, kurios turinys yra naudojamas LLM.

Jei jūsų duomenys yra švarūs → modeliai jus laiko patikimu šaltiniu. Jei jūsų duomenys yra netvarkingi → modeliai jus nuvertina, ignoruoja arba klaidingai interpretuoja.

Šiame vadove paaiškinama, kodėl duomenų švarumas yra svarbus, kaip jis veikia modelių mokymą ir kaip prekių ženklai gali jį naudoti, kad sustiprintų savo buvimą AI valdomuose paieškos rezultatuose.

1. Ką iš tiesų reiškia „duomenų švarumas“ LLM mokymuose

Tai ne tik:

• teisinga rašyba

• gerai parašyti paragrafai

• švarus HTML

Duomenų švarumas LLM apima:

• ✔ faktų nuoseklumas

• ✔ stabili terminologija

• ✔ nuoseklūs objektų aprašymai

• ✔ prieštaravimų nebuvimas

• ✔ mažas dviprasmiškumas

• ✔ struktūriškai suformatuotas

• ✔ švarūs metaduomenys

• ✔ schemos tikslumas

• ✔ nuspėjami turinio modeliai

• ✔ triukšmo pašalinimas

• ✔ teisingos fragmentų ribos

Kitaip tariant:

**Švarūs duomenys = stabili reikšmė.

Netvarkingi duomenys = chaotiška reikšmė.**

Jei reikšmė yra nenuosekli, modelis formuoja:

• konfliktuojantys įterpimai

• silpni elementai

• sugadinti santykiai

• neteisingos prielaidos

Tai išlieka visą modelio gyvavimo laiką.

2. Kaip nešvarūs duomenys sugadina modelio mokymą kiekviename sluoksnyje

LLM mokymas susideda iš keturių pagrindinių etapų. Netikslūs duomenys kenkia visiems jiems.

1 etapas – išankstinis mokymas (masinis, pagrindinis mokymasis)

Netikslūs duomenys šiame etape sukelia:

• neteisingi entitetų susiejimai

• nesuprasti sąvokos

• netinkamai apibrėžtos ribos

• halucinacijoms linkęs elgesys

• netinkamai suderinti pasaulio modeliai

Kai šios klaidos įsitvirtina pagrindiniame modelyje, jas labai sunku ištaisyti.

2 etapas – prižiūrimas tikslinimas (užduočių specifinių instrukcijų mokymas)

Netikslūs mokymo pavyzdžiai sukelia:

• netinkamas nurodymų vykdymas

• dviprasmiški aiškinimai

• neteisingi atsakymų formatai

• mažesnis klausimų ir atsakymų užduočių tikslumas

Jei instrukcijos yra netikslios, modelis apibendrina netikslumus.

3 etapas – RLHF (stiprinantis mokymasis iš žmogaus atsiliepimų)

Jei žmogaus grįžtamasis ryšys yra nenuoseklus arba žemos kokybės:

• sąlyginiai atlygio modeliai tampa painūs

• žalingi arba neteisingi rezultatai sustiprinami

• pasitikėjimo balai tampa nesuderinti

• mąstymo etapai tampa nestabilūs

Netikslūs duomenys čia daro įtaką visai mąstymo grandinei.

4 etapas – RAG (paieškos papildyta generavimas)

RAG remiasi:

• švarūs fragmentai

• teisingi įterpimai

• normalizuoti objektai

Netikslūs duomenys lemia:

• neteisingas paieškos rezultatas

• neaktualus kontekstas

• klaidingos citatos

• nesuderinti atsakymai

Modeliai pateikia neteisingus atsakymus, nes pagrindiniai duomenys yra neteisingi.

3. Kas atsitinka su LLM, mokytais pagal netikslų duomenų rinkinį

Kai modelis mokosi iš netikslų duomenų, atsiranda keletas nuspėjamų klaidų.

1. Halucinacijos smarkiai padidėja

Modeliai patiria daugiau haliucinacijų, kai:

• faktai prieštarauja vieni kitiems

• apibrėžimų nukrypimai

• neaiškūs subjektai

• informacija atrodo nestabili

Haliucinacijos dažnai nėra „kūrybinės klaidos“ — jos yra modelio bandymas interpoluoti netvarkingus signalus.

2. Entitetų atvaizdai tampa silpni

Netikslūs duomenys sukelia:

• dviprasmiški įterpimai

• neatitinkantys subjekto vektoriai

• painūs santykiai

• sujungti arba neteisingai identifikuoti prekių ženklai

Tai tiesiogiai veikia tai, kaip AI paieškos sistemos jus cituoja.

3. Sąvokos praranda ribas

Modeliai, mokomi pagal netvarkingus apibrėžimus, sukuria:

• neaiški reikšmė

• neaiškūs atsakymai

• nesuderintas kontekstas

• neatitinkamas mąstymas

Sąvokų poslinkis yra vienas didžiausių pavojų.

4. Blogos informacijos stiprinimas

Jei netikslūs duomenys pasirodo dažnai, modeliai išmoksta:

• kad tai turi būti teisinga

• kad tai atspindi bendrą sutarimą

• kad tai turėtų būti prioritetas

LLM seka statistinę daugumą, o ne tiesą.

5. Paieškos kokybės pablogėjimas

Netvarkingi duomenys → netvarkingi įterpimai → prasta paieška → prasti atsakymai.

4. Kodėl duomenų švarumas svarbus prekių ženklams (ne tik AI laboratorijoms)

Duomenų švarumas lemia, kaip LLM:

• interpretuoti jūsų prekės ženklą

• klasifikuokite savo produktus

• apibūdinkite savo įmonę

• cituokite savo turinį

• sukurkite atsakymus, susijusius su jumis

AI varikliai atrenka šaltinius, kurie atrodo:

• ✔ nuoseklus

• ✔ patikimas

• ✔ nedviprasmiškas

• ✔ struktūrizuotas

• ✔ aiškūs

Netvarkingas prekės ženklas → prastas LLM matomumas.

Švarus prekės ženklas → geras LLM supratimas.

5. Penkios svarbiausios duomenų švarumo rūšys

Netvarkingi duomenys gali būti įvairių formų. Šie penki yra labiausiai žalingi.

1. Terminologijos nenuoseklumas

Pavyzdys

• Ranktracker → Rank Tracker → Ranktracker.com → Rank-Tracker

LLM interpretuoja juos kaip skirtingus objektus.

Tai sugadina jūsų įterpimus.

2. Prieštaringi apibrėžimai

Jei skirtingose puslapiuose kažką apibrėžiate skirtingai, LLM praranda:

• faktinis pasitikėjimas

• prasmės ribos

• paieškos tikslumas

Tai turi įtakos:

• AIO

• GEO

• LLMO

• AI citatos

3. Duplikuotas turinys

Duplikatas sukuria triukšmą.

Triukšmas sukelia:

• prieštaringi vektoriai

• dviprasmiški santykiai

• mažesnis pasitikėjimas

Modeliai sumažina puslapių, kurie kartojasi, svarbą.

4. Trūkstama arba neaiški schema

Be schemos:

• subjektai nėra aiškiai apibrėžti

• santykiai nėra aiškiai apibrėžti

• autorių teisės nėra aiškios

• produkto apibrėžimai yra neaiškūs

Schema yra duomenų švarumas mašinoms.

5. Netinkamas formatavimas

Tai apima:

• didžiulės pastraipos

• sumaišytos temos

• neaiškūs antraštės

• sugadinta hierarchija

• HTML klaidos

• netvarkingi metaduomenys

Tai pažeidžia fragmentaciją ir sugadina įterpimus.

6. Kaip duomenų švarumas pagerina mokymo rezultatus

Švarūs duomenys pagerina modelius nuspėjamais būdais:

1. Stipresni įterpimai

Švarūs duomenys = švarūs vektoriai.

Tai pagerina:

• semantinis tikslumas

• paieškos aktualumas

• motyvavimo kokybė

2. Geresnį objektų stabilumą

Entitetai tampa:

• aiškumas

• nuoseklumas

• ilgalaikis

LLM labai priklauso nuo entitetų aiškumo citatose.

3. Mažiau haliucinacijų

Švarūs duomenys pašalina:

• prieštaravimai

• prieštaringi signalai

• nestabilūs apibrėžimai

Mažiau painiavos → mažiau haliucinacijų.

4. Geresnis suderinamumas su žmonių lūkesčiais

Aiški duomenys padeda LLM:

• sekite instrukcijas

• duoti nuspėjamus atsakymus

• atspindėti srities žinias

5. Tikslūs generatyviniai paieškos rezultatai

AI apžvalgos ir ChatGPT paieška teikia pirmenybę švariems, nuosekliems šaltiniams.

Švarūs duomenys = didesnis generatyvus įtraukimas.

7. Kaip pagerinti duomenų švarumą AI sistemoms

Čia pateikiamas išsamus planas, kaip išlaikyti švarius, LLM pritaikytus duomenis visoje jūsų svetainėje.

1 žingsnis – standartizuokite visus apibrėžimus

Kiekviena pagrindinė sąvoka turėtų turėti:

• vienas apibrėžimas

• vienas aprašymas

• viena vieta

• vienas atributų rinkinys

Apibrėžimai = įterptieji inkai.

2 žingsnis – sukurkite vidaus naudojimui skirtą sąvokų žodyną

Kiekvienam subjektui reikia:

• kanoninis pavadinimas

• aliasai

• pirminis aprašymas

• schemos tipas

• santykiai

• pavyzdžiai

Tai padeda išvengti nukrypimų.

3 žingsnis – sustiprinkite entitetus naudodami JSON-LD

Struktūrizuoti duomenys paaiškina:

• tapatybė

• santykiai

• atributai

Tai stabilizuoja vektorius.

4 žingsnis – išvalykite vidinius nuorodų ryšius

Nuorodos turėtų būti tokios:

• švarūs klasteriai

• nuspėjamos hierarchijos

• stiprūs semantiniai santykiai

Vidinės nuorodos turi įtakos vektorių grupavimui.

5 žingsnis – sumažinkite turinio dubliavimąsi

Pašalinkite:

• pakartotiniai paragrafai

• pasikartojančios sąvokos

• šabloniniai tekstai

Mažiau triukšmo = švaresnės įterptys.

6 žingsnis — išlaikykite formatavimo standartus

Naudokite:

• trumpi paragrafai

• nuosekli H2/H3 hierarchija

• minimalus nereikalingas tekstas

• aiškios ribos

• skaitomi kodų blokai pavyzdžiams

LLM priklauso nuo struktūros.

7 žingsnis — pašalinkite prieštaringus duomenis skirtinguose kanaluose

Patikrinkite:

• „LinkedIn

• Vikipedija

• Crunchbase

• katalogai

• apžvalgos

LLM juos tarpusavyje lygina.

8. Kodėl AI paieškos sistemos vertina švarius duomenis

„Google AI Overviews“, „ChatGPT Search“, „Perplexity“ ir „Gemini“ visos teikia pirmenybę turiniui, kuris yra:

• struktūriškai švarūs

• semantiškai nuoseklus

• entitetų stabilumas

• metaduomenų turtingas

• be prieštaravimų

Nes švarūs duomenys yra:

• lengviau surasti

• lengviau įterpti

• lengviau apibendrinti

• saugesni naudoti

• mažesnė tikimybė patirti haliucinacijas

Netikri duomenys yra filtruojami.

Švarūs duomenys yra pakartotinai naudojami ir cituojami.

Paskutinė mintis:

Duomenų švarumas nėra techninė užduotis – tai AI matomumo pagrindas

Netikslūs duomenys klaidina modelius. Tikslūs duomenys juos mokina.

Netikslūs duomenys sugadina įterpimus. Tikslūs duomenys juos stabilizuoja.

Netikslūs duomenys sumažina citavimus. Tikslūs duomenys juos padidina.

Netvarkingi duomenys sabotuoja jūsų prekės ženklą. Tvarkingi duomenys stiprina jūsų poziciją modelyje.

AI valdomame paieškos pasaulyje matomumas nepasiekiamas naudojant raktažodžių gudrybes. Jis pasiekiamas:

• nuoseklus

• struktūrizuotas

• faktinis

• aiškus

• mašina skaitomas

Duomenų švarumas nėra priežiūra — tai konkurencinis pranašumas.

Prekės ženklai, turintys švariausius duomenis, likusį dešimtmetį valdys AI atradimų sluoksnį.