开源大模型训练数据预处理优化技巧

开源大模型训练数据预处理优化技巧

在开源大模型微调实践中，数据预处理环节往往被忽视，但却是影响最终效果的关键因素。本文分享几个实用的优化技巧。

1. 数据清洗与去重

首先需要对原始数据进行清洗，去除重复内容。可以使用以下Python代码实现：

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(stop_words='english')
    tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(df[text_column])
    similarity_matrix = cosine_similarity(tfidf_matrix)
    
    to_drop = []
    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.append(j)
    
    return df.drop(to_drop).reset_index(drop=True)

2. 文本标准化处理

为确保模型学习一致性，需要进行文本标准化：

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)
    # 标准化空格
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
    return text

3. 批量处理优化

对于大规模数据集，建议使用pandas的apply方法配合多进程处理：

from multiprocessing import Pool
import multiprocessing as mp

def process_batch(data):
    return data.apply(normalize_text, axis=1)

# 并行处理
if __name__ == '__main__':
    pool = Pool(processes=mp.cpu_count())
    results = pool.map(process_batch, [df_chunk for df_chunk in chunks])
    pool.close()

这些优化技巧在实际部署中效果显著，建议在生产环境前进行充分验证。