大规模数据集去重算法性能对比分析
在大模型训练过程中，数据去重是确保训练质量的关键环节。本文将对比几种主流的去重算法在大规模数据集上的性能表现。
算法对比
1. 基于哈希的去重
import hashlib
import pandas as pd
def compute_hash(text):
return hashlib.md5(text.encode()).hexdigest()
df['hash'] = df['text'].apply(compute_hash)
df_dedup = df.drop_duplicates(subset=['hash'])
2. 基于编辑距离的去重
from difflib import SequenceMatcher
def similarity(a, b):
return SequenceMatcher(None, a, b).ratio()
# 批量计算相似度并去重
3. 基于语义相似度的去重
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
embeddings = model.encode(df['text'])
# 使用余弦相似度计算并去重
性能评估
- 哈希算法：时间复杂度O(n)，空间复杂度O(n)
- 编辑距离：时间复杂度O(n²)，适合小规模数据
- 语义相似度：时间复杂度O(n)，但需要额外的计算资源
建议根据数据规模和精度要求选择合适的去重策略。
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