大模型训练中的数据集预处理技巧分享
在大模型微调过程中，数据预处理往往是决定最终效果的关键环节。本文将分享几个实用的数据预处理技巧，帮助大家避免常见坑点。
1. 数据清洗与去重
首先需要对原始数据进行清洗，去除无效内容。推荐使用以下Python代码进行基础清洗：
import pandas as pd
import re
def clean_text(text):
# 去除特殊字符和多余空格
text = re.sub(r'[\r\n\t]', ' ', text)
text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
return text
# 去除重复数据
df = df.drop_duplicates(subset=['text_column'], keep='first')
2. 标签对齐与格式统一
在多轮对话数据中，确保标签与文本一一对应：
# 确保对话轮次正确对齐
def align_dialogue(data):
aligned_data = []
for item in data:
if len(item['prompts']) == len(item['responses']):
aligned_data.append(item)
return aligned_data
3. 数据集划分策略
建议使用8:1:1的比例划分训练、验证和测试集，注意保持各类别平衡。
from sklearn.model_selection import train_test_split
train_data, temp_data = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=42)
val_data, test_data = train_test_split(temp_data, test_size=0.5, random_state=42)
这些步骤虽然基础，但执行质量直接影响模型训练效果。建议在预处理阶段就建立自动化脚本，提高复用效率。
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