数据收集与准备
预计学习时间：45分钟
数据收集与准备是大语言模型开发过程中的关键环节，直接影响模型的性能、偏见程度和适用范围。
数据在大语言模型中的重要性
大语言模型的训练依赖于海量高质量数据。数据的质量和多样性决定了模型能力的上限：
- 知识的来源：模型从训练数据中学习知识、语言规则和推理能力
- 能力的边界：模型无法学习到训练数据未覆盖的领域知识
- 偏见的根源：数据中的偏见和不平衡会被模型放大
数据准备的关键环节
数据准备工作包含多个关键环节，每个环节都直接影响最终模型的性能：
1. 数据源选择
数据源的质量和多样性是决定模型表现的基础，需谨慎选择。
选择合适的数据源需要考虑：
- 数据的质量和真实性
- 数据的规模和覆盖度
- 数据的合规性和伦理问题
2. 数据预处理
数据预处理是将原始数据转化为适合模型训练的形式：
- 去除噪声和无关信息
- 标准化数据格式
- 处理特殊字符和异常值
3. 数据调度
数据调度关注如何高效组织和分配训练数据：
- 数据混合策略
- 数据采样和加权
- 训练-验证-测试集划分
4. 数据分词
分词是将文本转换为模型可理解的token序列：
- 不同分词算法的选择
- 词表设计与优化
- 特殊token的处理
数据准备流程
| 阶段 | 主要工作 | 常用工具 |
|---|---|---|
| 数据源获取 | 爬取、收集、合作获取 | BeautifulSoup, Scrapy |
| 数据预处理 | 清洗、去重、格式化 | Pandas, NLTK, SpaCy |
| 数据调度 | 划分、采样、加权 | Scikit-learn, PyTorch |
| 分词处理 | 编码、解码、特殊token处理 | SentencePiece, HuggingFace Tokenizers |
# 数据准备简要流程示例
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from transformers import AutoTokenizer
# 1. 加载数据
data = pd.read_csv("raw_data.csv")
# 2. 数据清洗
data = data.dropna() # 去除空值
data = data.drop_duplicates() # 去除重复数据
# 3. 数据划分
train_data, eval_data = train_test_split(data, test_size=0.2, random_state=42)
# 4. 数据分词
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2")
def tokenize_function(examples):
return tokenizer(examples["text"], padding="max_length", truncation=True)
# 应用分词
tokenized_train = train_data.apply(lambda x: tokenize_function(x["text"]), axis=1)
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接下来，我们将深入探讨数据准备的各个环节：