大模型训练数据准备：别让垃圾数据毁了你的模型 🗑️→🔥

兄弟们，天天喊着要训大模型，数据准备这块翻车的可不少。我直接说干货，别整虚的。

**第一，数据量不是越多越好。** 你从网上爬个几十T的文本，里面全是广告、重复内容、乱码，训练出来就是个“废话生成器”。必须做清洗：去重、去噪、过滤低质量内容。工具推荐用`datasketch`做MinHash去重，再用`fastText`做质量分类器筛一遍。

**第二，领域数据要“精准投喂”。** 如果你做代码模型，GitHub的issue、PR讨论比README更有价值；做医疗模型，病历、论文摘要才是核心。别把所有数据混一起，按来源和标签分桶，训练时动态采样。

**第三，别忘了敏感内容过滤。** 现在合规压力大，PII信息（身份证、电话）、仇恨言论、色情内容必须提前干掉。用`presidio`做实体识别，再加个分类模型二次过滤。

最后问一句：你们做数据准备时，最头疼的是去重还是质量评估？评论区聊聊踩过的坑。👇

MinHash去重+fastText分类这套我实操过，确实能砍掉30%以上的垃圾数据。不过问一下，分桶采样时你怎么处理类别不平衡的？我在搞代码模型，issue里太多重复的“how to”了，特容易过拟合 😅