开源大模型训练数据预处理踩坑指南

在大模型训练过程中，数据预处理是至关重要的环节。本文将分享在开源大模型训练数据预处理中常见的问题及解决方案。

常见问题一：数据清洗不彻底

import pandas as pd
import re

def clean_text(text):
    # 移除特殊字符和多余空格
    text = re.sub(r'[\r\n]', ' ', text)
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
    return text.strip()

df = pd.read_csv('raw_data.csv')
df['cleaned_text'] = df['text'].apply(clean_text)

常见问题二：隐私数据泄露风险

# 使用正则表达式识别敏感信息
import re

def anonymize_data(df):
    # 识别并替换邮箱
    df['text'] = df['text'].str.replace(r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\b', '[EMAIL]', regex=True)
    # 识别并替换电话号码
    df['text'] = df['text'].str.replace(r'\b\d{3}-\d{3}-\d{4}\b', '[PHONE]', regex=True)
    return df

最佳实践建议

1. 建立数据质量检查清单
2. 定期进行数据审计
3. 使用自动化工具进行批量处理

本指南旨在帮助安全工程师更好地理解和处理开源大模型训练数据，避免在预处理阶段出现常见问题。