大语言模型微调中的数据清洗技巧

大语言模型微调中的数据清洗技巧

在大语言模型微调实践中，数据质量直接决定了模型性能。本文分享几个实用的数据清洗技巧。

1. 噪声文本检测

使用基于统计的方法识别低质量文本：

import numpy as np
from collections import Counter

def detect_noise(text):
    # 检测重复字符比例
    char_freq = Counter(text)
    max_freq = max(char_freq.values())
    noise_ratio = max_freq / len(text) if len(text) > 0 else 0
    
    # 检测异常词长度分布
    words = text.split()
    word_lengths = [len(w) for w in words]
    
    # 返回噪声得分
    return noise_ratio > 0.3 or (np.std(word_lengths) > 10)

2. 冗余内容过滤

通过计算文本相似度去除重复内容：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

def remove_duplicates(texts, threshold=0.95):
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(texts)
    
    to_remove = set()
    for i in range(len(texts)):
        if i in to_remove:
            continue
        similarities = cosine_similarity(tfidf_matrix[i:i+1], tfidf_matrix)
        for j in range(i+1, len(texts)):
            if similarities[0][j] > threshold:
                to_remove.add(j)
    
    return [texts[i] for i in range(len(texts)) if i not in to_remove]

3. 实际部署建议

• 建议使用多级过滤：先粗筛再精筛
• 保留清洗日志便于回溯
• 结合业务场景调整阈值参数

这些技巧已在多个实际项目中验证有效，可根据具体需求调整参数。