大模型训练数据预处理流程优化

大模型训练数据预处理流程优化

在大模型训练中，数据预处理的质量直接决定了模型性能。本文将分享一套可复现的数据预处理优化流程。

核心优化步骤

1. 数据清洗与去重

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# 去除重复数据
df = df.drop_duplicates(subset=['text'], keep='first')

# 基于TF-IDF相似度过滤重复内容
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=10000, ngram_range=(1,2))
matrix = vectorizer.fit_transform(df['text'])

2. 异常值检测

# 使用IQR方法检测异常
Q1 = df['length'].quantile(0.25)
Q3 = df['length'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
df = df[~((df['length'] < Q1 - 1.5 * IQR) | (df['length'] > Q3 + 1.5 * IQR))]

3. 标准化处理

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 文本长度标准化
scaler = StandardScaler()
df['normalized_length'] = scaler.fit_transform(df[['length']])

这套流程可有效提升数据质量，建议在实际项目中逐步实施。