大语言模型训练数据常见的4种处理方法
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内容提要
本文介绍了大语言模型训练数据的来源和处理方法，包括网络数据、图书、论文、百科和社交媒体等。数据处理方法包括低质过滤、冗余去除、隐私消除和词元切分，可提高训练效果和泛化能力。
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关键要点
- 大语言模型训练需要大量高质量数据，影响模型效果和泛化能力。
- 训练数据来源包括网络数据、图书、论文、百科和社交媒体等。
- 数据处理方法包括低质过滤、冗余去除、隐私消除和词元切分。
- 通用数据在大模型训练中占比高，主要包括网页、书籍和对话文本。
- 专业数据对提升模型在特定任务上的能力至关重要，包括多语言数据、科学文本和代码。
- 低质过滤方法分为基于分类器和基于启发式的方法。
- 冗余去除是为了提高模型多样性，避免训练过程不稳定。
- 隐私消除是必要的，以防止泄露个人信息。
- 词元切分是数据预处理的重要步骤，解决未登录词问题。
- 字节对编码（BPE）和WordPiece是常见的词元分析算法。
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