FR

Dans le contexte des grands modèles de langage, la qualité des données joue un rôle crucial dans la performance des modèles et des applications basées sur ces modèles. Cette présentation explore les meilleures pratiques pour assurer la qualité des données tout au long du processus d'ingestion des données. Nous abordons les défis courants tels que la gestion des biais, la détection et la correction des erreurs, la gestion de la diversité des formats de données, etc. En outre, nous discutons des outils et des techniques qui peuvent être intégrés dans le pipeline d'ingestion pour garantir une qualité optimale. Enfin, nous examinons les implications de la qualité des données sur les résultats des modèles de langage et proposons des stratégies pour surmonter les obstacles rencontrés.

NL

In de context van grote taalmodellen speelt de kwaliteit van de gegevens een cruciale rol in de prestaties van de modellen en de toepassingen die daarop gebaseerd zijn. Deze presentatie verkent de beste praktijken om de kwaliteit van de gegevens te waarborgen gedurende het hele proces van gegevensinvoer. We behandelen veelvoorkomende uitdagingen zoals het omgaan met vooroordelen, het opsporen en corrigeren van fouten, het beheren van de diversiteit aan gegevensformaten, enzovoort. Daarnaast bespreken we de tools en technieken die in de invoerpijplijn kunnen worden geïntegreerd om een optimale kwaliteit te garanderen. Tot slot bekijken we de implicaties van de gegevenskwaliteit op de resultaten van taalmodellen en stellen we strategieën voor om de tegengekomen obstakels te overwinnen.