大模型训练数据清洗实践

大模型训练数据清洗实践

在大模型训练过程中，数据质量直接决定了模型性能和安全性。本文将分享一套可复现的数据清洗方法论。

数据清洗流程

1. 敏感信息识别：使用正则表达式匹配身份证号、手机号等敏感信息

import re
patterns = {
    'id_card': r'\d{17}[\dXx]',
    'phone': r'1[3-9]\d{9}',
    'email': r'\w+@\w+\.\w+'
}

2. 数据去重：基于哈希值进行重复内容检测

import hashlib
seen_hashes = set()
for item in data:
    hash_value = hashlib.md5(item.encode()).hexdigest()
    if hash_value in seen_hashes:
        continue
    seen_hashes.add(hash_value)

3. 内容质量评估：通过文本长度、词汇多样性等指标过滤低质数据

实践建议

• 建立自动化清洗流水线
• 定期更新敏感信息检测规则
• 保留清洗日志便于审计

此方法已在多个开源项目中验证有效，可作为安全测试工具分享。