大语言模型原理与工程实践：数据集净化

大语言模型原理与工程实践：数据集净化

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

关键词

数据集净化，数据清洗，数据预处理，大语言模型，NLP，机器学习，监督学习

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（Large Language Models，LLMs）在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）领域取得了显著成果。然而，LLMs的训练过程对数据集的质量有着极高的要求。一个高质量的数据集能够帮助模型学习到更丰富的语言知识和更准确的语义表示，从而在下游任务中取得更好的性能。因此，数据集净化作为数据预处理的重要环节，在整个机器学习流程中扮演着至关重要的角色。

1.2 研究现状

近年来，数据集净化技术取得了显著的进展。目前，数据集净化主要包括以下几个方向：

• 数据清洗：去除数据集中的错误、重复、不一致等无效数据。
• 数据增强：通过对已有数据进行变换、扩充等方式，提高数据集的丰富度和多样性。
• 数据标注：为数据添加标签，方便后续的监督学习训练。
• 数据平衡：解决数据集中类别不平衡问题，提高模型的泛化能力。

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