多模态数据预处理优化技巧

在大模型训练中，多模态数据（文本、图像、音频等）的预处理是决定模型性能的关键环节。本文分享几个实用的预处理优化技巧。

1. 统一数据格式标准化

对于不同来源的数据，首先需要进行格式统一：

import pandas as pd
from PIL import Image
import numpy as np

def standardize_image(image_path, target_size=(224, 224)):
    img = Image.open(image_path).convert('RGB')
    img = img.resize(target_size)
    return np.array(img)

df['image_array'] = df['image_path'].apply(standardize_image)

2. 文本数据清洗优化

使用正则表达式和停用词过滤：

import re
from nltk.corpus import stopwords

stop_words = set(stopwords.words('english'))

def clean_text(text):
    text = re.sub(r'[^a-zA-Z]', ' ', text)
    words = [word for word in text.lower().split() if word not in stop_words]
    return ' '.join(words)

df['cleaned_text'] = df['raw_text'].apply(clean_text)

3. 多模态对齐处理

为确保不同模态数据的一致性，可使用时间戳或元数据进行对齐：

from datetime import datetime

def align_multimodal(df):
    df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])
    df = df.sort_values('timestamp')
    return df

通过以上方法，可以有效提升多模态数据质量，为后续模型训练奠定良好基础。