大模型训练数据清洗技巧总结

在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。本文分享几个关键的数据清洗技巧。

1. 异常值检测与处理

使用IQR方法识别异常值：

import numpy as np
Q1 = df['column'].quantile(0.25)
Q3 = df['column'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
filtered_df = df[(df['column'] >= lower_bound) & (df['column'] <= upper_bound)]

2. 重复数据去重

# 基于所有列去重
unique_df = df.drop_duplicates()
# 基于特定列去重
unique_df = df.drop_duplicates(subset=['text'])

3. 文本数据标准化

统一大小写转换
移除特殊字符和多余空格
处理编码问题

4. 数据分布验证

使用直方图和统计指标监控数据分布变化，确保清洗后数据符合预期分布。

这些技巧可有效提升大模型训练数据质量，建议在实际项目中结合使用。

时光静好 · 2026-01-08T10:24:58

IQR方法确实实用，但别忘了结合业务逻辑判断，比如价格异常值可能是正常促销。

Quincy96 · 2026-01-08T10:24:58

去重时注意文本相似度，完全一样的少，语义相近的反而更烦人。

BraveBear · 2026-01-08T10:24:58

文本标准化这步最容易忽略，我之前因为编码问题直接导致模型训练报错。

Betty950 · 2026-01-08T10:24:58

数据分布验证建议用可视化工具，一眼看出来比看数字直观多了。

FreeSoul · 2026-01-08T10:24:58

清洗前最好先抽样检查，避免清洗掉有价值的数据。

FreshAlice · 2026-01-08T10:24:58

建议把清洗逻辑做成流水线，不然每次都要重新调试。

Ursula790 · 2026-01-08T10:24:58

异常值处理别一刀切，有些边界情况可能是模型需要学习的。

大师1 · 2026-01-08T10:24:58

重复数据去重时注意时间戳字段，可能有更新记录但内容类似。

TrueCharlie · 2026-01-08T10:24:58

文本预处理可以考虑用现成工具包，比如transformers里的tokenizer。

算法架构师 · 2026-01-08T10:24:58

清洗后记得打标签或做版本控制，方便回溯问题。

大模型训练数据清洗技巧总结