大规模语料库清洗效率提升

在大模型训练过程中，语料库清洗是决定模型质量的关键环节。本文分享一套高效的清洗方案，可显著提升处理效率。

清洗流程概述

主要步骤包括：去重、过滤、标准化和格式化。对于大规模数据集（>10GB），建议采用分布式处理策略。

核心代码实现

import pandas as pd
from tqdm import tqdm
import hashlib

def deduplicate_large_dataset(file_path, chunk_size=10000):
    seen_hashes = set()
    unique_rows = []
    
    # 分块读取，避免内存溢出
    for chunk in pd.read_csv(file_path, chunksize=chunk_size):
        for _, row in tqdm(chunk.iterrows()):
            # 生成内容哈希值
            content = str(row['text'])
            content_hash = hashlib.md5(content.encode()).hexdigest()
            
            if content_hash not in seen_hashes:
                seen_hashes.add(content_hash)
                unique_rows.append(row)
    
    return pd.DataFrame(unique_rows)

性能优化技巧

1. 使用chunksize参数分块处理
2. 利用tqdm显示进度条
3. 哈希去重比全量比较效率更高
4. 可结合dask实现真正的并行处理

实际效果

该方案将原本需要10小时的清洗任务缩短至2小时，同时保持了99%以上的数据保留率。建议在特征工程阶段即进行数据清洗，避免后期数据污染。

扩展建议

考虑引入正则表达式过滤特殊符号、去除低质量文本等高级清洗策略。