大规模语言模型从理论到实践 数据预处理_大模型数据处理

1. 背景介绍

1.1 大规模语言模型的兴起

近年来，随着计算能力的提升和数据量的爆炸式增长，大规模语言模型（LLM）取得了显著的进展。从早期的统计语言模型到如今基于 Transformer 架构的预训练模型，LLM 在自然语言处理领域展现出强大的能力，并在机器翻译、文本摘要、问答系统等任务中取得了突破性成果。

1.2 数据预处理的重要性

高质量的训练数据是 LLM 取得成功的关键因素之一。然而，原始数据往往存在噪声、冗余、不一致等问题，直接用于模型训练会导致性能下降。因此，数据预处理成为 LLM 训练流程中不可或缺的一环，其目的是将原始数据转换为适合模型训练的格式，提高数据质量，进而提升模型性能。

1.3 本章内容概述

本章将深入探讨 LLM 数据预处理的关键步骤，涵盖数据清洗、分词、词嵌入、数据增强等方面，并结合实际案例，阐述如何根据不同的 LLM 任务需求选择合适的预处理方法。

2. 核心概念与联系

2.1 数据清洗

数据清洗旨在去除原始数据中的噪声和错误信息，例如：

• 去除无关字符: 移除文本中与任务无关的字符，例如 HTML 标签、特殊符号等。
• 处理重复数据: 识别并删除重复的文本内容，避免模型过度拟合。
• 纠正拼写错误: 利用拼写检查工具或统计方法纠正文本中的拼写错误。

2.2 分词

分词是将连续的文本序列分割成单个词语