大模型训练中的数据预处理优化技巧

在大模型训练中，数据预处理的质量直接决定了模型性能。本文分享几个关键的优化技巧。

数据清洗与异常值处理

首先，建立完整的数据质量检查流程：

import pandas as pd
import numpy as np

def clean_data(df):
    # 检查缺失值
    missing_cols = df.columns[df.isnull().any()]
    print(f"缺失值列: {missing_cols}")
    
    # 异常值检测（使用IQR方法）
    for col in df.select_dtypes(include=[np.number]).columns:
        Q1 = df[col].quantile(0.25)
        Q3 = df[col].quantile(0.75)
        IQR = Q3 - Q1
        lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
        upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
        outliers = df[(df[col] < lower_bound) | (df[col] > upper_bound)]
        print(f"{col} 异常值数量: {len(outliers)}")
    return df

文本数据标准化处理

对于文本特征，建议统一编码格式：

import re

def normalize_text(text):
    # 转小写
    text = text.lower()
    # 移除特殊字符
    text = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', '', text)
    # 多空格合并
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
    return text

数据采样与平衡处理

针对类别不平衡问题，可采用SMOTE技术：

from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.model_selection import train_test_split

smote = SMOTE(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X_train, y_train)

这些步骤可作为标准化流程，提升数据质量，为大模型训练奠定坚实基础。