大语言模型微调中的数据清洗策略

在大语言模型微调过程中，数据质量直接影响模型性能。本文分享一套可复现的数据清洗策略。

核心原则：首先明确，数据清洗不是简单的去重或过滤，而是要保持语义一致性和训练效果的平衡。我们采用三阶段清洗流程：

1. 初步筛选：使用文本长度、重复率等基础指标过滤异常数据。Python代码示例：

import pandas as pd

def filter_basic(texts):
    # 过滤太短或太长的文本
    filtered = [t for t in texts if 10 < len(t) < 1000]
    # 去除重复内容
    unique = list(set(filtered))
    return unique

2. 语义清洗：利用预训练模型计算文本相似度，去除语义重复项。通过Sentence-BERT计算余弦相似度：

from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
embeddings = model.encode(texts)

3. 质量评估：人工抽样+自动化指标（如BLEU分数）结合判断数据质量。建议保留BLEU>0.3的样本。

实际部署中，建议将清洗流程封装为流水线组件，在生产环境中实现自动化处理。