“ 訓練數(shù)據(jù)的好壞，直接影響到大模型的推理質量”

影響大模型質量的原因除了機器學習模型(模型的架構)的之外，更重要的一點就是大模型的訓練數(shù)據(jù)。從某些方面來說，訓練數(shù)據(jù)的質量直接決定大模型的好壞。

那么怎么才能從繁雜的數(shù)據(jù)中梳理出一批高質量的訓練數(shù)據(jù)是一個值得考慮的問題。

大模型訓練數(shù)據(jù)的準備

準備一個合格的大模型訓練數(shù)據(jù)集是一個關鍵且復雜的過程，直接影響到模型的表現(xiàn)。

下面是詳細的步驟，以及需要注意的點：

確定任務目標

有句老話叫：“有的放矢”，首先要明確你的任務和目標，才能知道你需要什么樣的數(shù)據(jù)，然后應該怎么準備數(shù)據(jù)，這是一切的開始。

任務類型：明確模型需要解決的任務類型，如文本生成，圖像處理，語義理解等

目標：確定模型的預期輸出，定義準確度，精度等評價標準

數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)收集同樣包括多個方面，比如數(shù)據(jù)來源，數(shù)據(jù)的多樣性，數(shù)據(jù)量等。

數(shù)據(jù)來源：數(shù)據(jù)來源包括公開數(shù)據(jù)集，如維基百科，網(wǎng)絡論壇等；企業(yè)內部數(shù)據(jù)集，利用公司內部的日志，文檔，數(shù)據(jù)庫等；還有就是自采集數(shù)據(jù)集，如網(wǎng)絡爬蟲，接口(API)等。

數(shù)據(jù)多樣性：確保數(shù)據(jù)覆蓋足夠廣泛的場景和樣本，避免模型過擬合特定領域

數(shù)據(jù)量：大模型通常需要海量數(shù)據(jù)，通常在百萬級以上；因此數(shù)據(jù)存儲也是一個問題

數(shù)據(jù)清洗

數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)處理中的重要環(huán)節(jié)，由于數(shù)據(jù)源頭不一，直接導致數(shù)據(jù)質量參差不齊，因此必須要做好數(shù)據(jù)清洗。

去重：移除重復的樣本，確保數(shù)據(jù)多樣性

去噪：過濾掉無意義的數(shù)據(jù)，如廣告，拼寫錯誤，噪聲圖像等

統(tǒng)一格式：確保所有數(shù)據(jù)采用一致的編碼格式(如UTF-8)，并且統(tǒng)一時間，日前等標準格式

數(shù)據(jù)修復：修正數(shù)據(jù)中的錯誤，如拼寫，補全等

數(shù)據(jù)標注

數(shù)據(jù)標注需要注意多種情況，標注類型，標注質量，一致性檢查等。

標注類型有文本標注，如命名體識別，情感分析等；圖像標注，如物體邊界框，圖像分類標簽等

標注質量：使用自動化工具初步標注，然后進行人工審核和修正

一致性檢查：確保標注的一致性和準確性，尤其是多人標注時

數(shù)據(jù)增強

文本增強：如同義詞轉換，數(shù)據(jù)回譯，隨機插入和刪除單詞等

圖像增強：如旋轉，裁剪，顏色調整等

目的：通過數(shù)據(jù)增強來增加樣本多樣性，提高模型等泛化能力

數(shù)據(jù)分割

數(shù)據(jù)集要分為訓練集，驗證集和測試集，通常按8:1:1的比例分割數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)集之間沒有交叉

平衡性：確保各個數(shù)據(jù)集中類別分布的一致性，避免類別不平衡問題

數(shù)據(jù)處理與轉換

文本處理：文本處理分為分詞和詞嵌入兩種形式。

分詞：根據(jù)任務要求選擇適當?shù)姆衷~工具(如BPE，WordPiece)；

詞嵌入：將分詞后的文本轉換為向量(如Word2Vec，GloVe等)

圖像處理：圖像處理也有兩種方式，歸一化和尺寸調整

歸一化：將像素值歸一化到一個合理的范圍

尺寸調整：統(tǒng)一圖像尺寸，便于批處理

特征提取：特征提取是根據(jù)任務需求提取特征，如文本的n-gram特征或圖像的邊緣化特征

數(shù)據(jù)存儲與管理

存儲格式：文本使用json，csv，parquet等格式；圖像使用jpeg，png等格式

存儲系統(tǒng)：使用HDFS，S3，數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)湖等分布式存儲系統(tǒng)來管理大規(guī)模數(shù)據(jù)

版本控制：對數(shù)據(jù)集進行版本控制，確保每次實驗的可重復性

數(shù)據(jù)隱私與合規(guī)性

隱私保護：確保數(shù)據(jù)處理過程中遵循數(shù)據(jù)隱私法規(guī)（如GDPR）。

合規(guī)性：數(shù)據(jù)的收集、存儲和使用必須符合相關法律法規(guī)

數(shù)據(jù)加載和預處理

數(shù)據(jù)加載器：實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)加載機制，如PyTorch的DataLoader或TensorFlow的tf.data。

在線預處理：在加載數(shù)據(jù)時進行必要的預處理操作，如歸一化、標準化等

注意事項

數(shù)據(jù)偏差：確保數(shù)據(jù)的代表性，避免模型學習到偏見或不平衡。

質量控制：持續(xù)監(jiān)控數(shù)據(jù)質量，定期清理和更新數(shù)據(jù)集。

標注一致性：標注工作中應保持一致性，避免同一類問題不同處理方式。

隱私與合規(guī)性：在所有數(shù)據(jù)處理階段都應嚴格遵守相關法規(guī)，確保數(shù)據(jù)安全

總結

通過精心設計的步驟和嚴格的質量控制，可以確保大模型的訓練數(shù)據(jù)高質量、多樣性和合法性，從而為后續(xù)模型訓練提供堅實的基礎

本文轉載自公眾號AI探索時代 作者：DFires

原文鏈接：??https://mp.weixin.qq.com/s/bx8eLxIWghSIAqSf2CfH5g??