提高大型语言模型 (LLM) 性能的四种数据清理技术
提高大型语言模型 (LLM) 性能的四种数据清理技术
在训练大语言模型（LLM）时，数据质量对模型性能有着至关重要的影响。本文将介绍四种常见的自然语言处理（NLP）技术，用于清理文本数据，以提高LLM的性能。
图1：RAG过程的步骤（改编自RAG-Survey）
为什么清理文档很重要？
在将文本输入任何类型的机器学习算法之前清理文本是标准做法。无论您使用的是监督算法还是无监督算法，甚至是为生成 AI (GAI) 模型构建上下文，使文本保持良好状态都有助于：
- 确保准确性：通过消除错误并使一切保持一致，您就不太可能混淆模型或最终出现模型幻觉。
- 提高质量：更清晰的数据确保模型能够使用可靠且一致的信息，帮助我们的模型从准确的数据中进行推断。
- 促进分析：干净的数据易于解释和分析。例如，使用纯文本训练的模型可能难以理解表格数据。
通过清理我们的数据（尤其是非结构化数据），我们为模型提供了可靠且相关的上下文，从而改进了生成，降低了幻觉的可能性，并提高了 GAI 速度和性能，因为大量信息会导致更长的等待时间。
如何实现数据清洗？
为了帮助您构建数据清理工具箱，我们将探讨四种 NLP 技术以及它们如何帮助模型。
步骤1：数据清洗和降噪
我们将首先删除不提供含义的符号或字符，例如 HTML 标签（在抓取的情况下）、XML 解析、JSON、表情符号和主题标签。不必要的字符通常会混淆模型，并增加上下文标记的数量，从而增加计算成本。
认识到没有一刀切的解决方案，我们需要根据具体场景选择合适的数据清洗方法。例如，对于社交媒体数据，可能需要保留表情符号和主题标签，因为它们可能包含重要的语义信息。而对于网页数据，HTML标签则需要被彻底清除。
步骤2：文本标准化
文本标准化是将文本转换为统一格式的过程。这包括：
- 大小写转换：将所有文本转换为小写或大写，以消除大小写带来的差异。
- 数字标准化：将数字转换为统一格式，例如将“1,000”转换为“1000”。
- 日期标准化：将日期转换为统一格式，例如将“2023年5月2日”转换为“2023-05-02”。
这些标准化操作有助于消除文本中的歧义，使模型更容易理解和处理信息。
步骤3：去除停用词
停用词是指在自然语言中频繁出现但通常不携带重要语义信息的词，例如“的”、“是”、“在”等。去除停用词可以减少模型需要处理的词汇量，提高模型的效率和准确性。
步骤4：词干提取和词形还原
词干提取和词形还原是将单词还原为其基本形式的过程。例如，“running”可以被还原为“run”。这有助于消除词形变化带来的歧义，使模型更容易识别和处理词汇。
结论
数据清洗是提高大语言模型性能的关键步骤。通过采用上述四种NLP技术，我们可以有效地清理文本数据，为模型提供更高质量的训练材料。这不仅能够提高模型的准确性，还能降低计算成本，提高模型的训练和推理效率。
本文内容参考自CSDN博客，原文链接：https://blog.csdn.net/lichunericli/article/details/137513953