开源大模型微调数据集构建与清洗经验分享

开源大模型微调数据集构建与清洗经验分享

在开源大模型微调实践中，数据质量直接决定了模型效果。本文分享一套可复现的数据集构建与清洗流程。

数据收集阶段

首先从多个公开数据源获取原始文本数据，包括新闻、维基百科、技术文档等。使用以下Python代码批量下载：

import requests
import json

def fetch_data(url):
    response = requests.get(url)
    return response.json()

# 示例：从API获取数据
urls = ['http://api.example.com/data1', 'http://api.example.com/data2']
raw_data = [fetch_data(url) for url in urls]

数据清洗流程

1. 去除重复内容：使用哈希去重
2. 过滤低质量文本：移除长度小于50字符的记录
3. 格式标准化：统一编码格式，清理特殊字符

def clean_text(data):
    # 去重处理
    seen = set()
    cleaned = []
    for item in data:
        text = item['text']
        if text not in seen:
            seen.add(text)
            cleaned.append(item)
    
    # 过滤低质量内容
    filtered = [item for item in cleaned if len(item['text']) > 50]
    return filtered

数据集构建建议

• 控制数据多样性，避免单一领域过载
• 建立数据质量评估指标
• 制定可复现的数据处理脚本

此流程已在多个开源项目中验证，可作为微调数据准备的标准实践。