大模型训练数据预处理方法

在大模型训练过程中，数据预处理是确保模型安全性和隐私保护的关键环节。本文将分享几种实用的数据预处理方法。

数据去重处理 使用Python和pandas进行文本去重：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

def remove_duplicates(df, text_column):
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(df[text_column])
    similarity_matrix = cosine_similarity(tfidf_matrix)
    
    to_drop = set()
    for i in range(len(similarity_matrix)):
        for j in range(i+1, len(similarity_matrix)):
            if similarity_matrix[i][j] > 0.95:  # 相似度阈值
                to_drop.add(j)
    
    return df.drop(to_drop).reset_index(drop=True)

敏感信息识别与脱敏 使用正则表达式检测并替换个人信息：

import re

def sanitize_data(text):
    # 电话号码脱敏
    text = re.sub(r'1[3-9]\d{9}', 'PHONE_REDACTED', text)
    # 邮箱地址脱敏
    text = re.sub(r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b', 'EMAIL_REDACTED', text)
    return text

数据格式标准化 统一文本编码和格式：

import unicodedata

def normalize_text(text):
    # 标准化Unicode
    text = unicodedata.normalize('NFKD', text)
    # 去除多余空格
    text = ' '.join(text.split())
    return text

建议在预处理阶段实施这些步骤，确保训练数据质量的同时保护用户隐私。