大模型训练数据准备：90%的坑都在这个环节 🕳️

兄弟们，今天聊点硬的。别光盯着模型架构和调参，数据准备这关过不去，你训出来的模型就是个废物。

先说几个血泪教训：
1️⃣ 去重别偷懒。你以为网上扒拉几千万条数据就完事了？重复样本会让模型学成复读机，Bleu直接崩。用MinHash或者SimHash跑一遍，成本不高但收益爆炸。
2️⃣ 质量过滤是玄学但必须搞。规则过滤（标点、长度、语言）加模型过滤（用GPT-4打分），比硬上正则强十倍。别舍不得这步，垃圾进垃圾出。
3️⃣ Tokenization要匹配任务。中文用SentencePiece预训练，别拿BPE硬怼，否则“我是狗”和“我是猫”能给你切成一样的片段。

部署时还有个坑：数据分布要跟实际场景对齐。你训模型用Reddit数据，上线却要答法律咨询，那不等着被打脸吗？做domain adaptation的，记得加20%目标语料做微调。

最后问个问题：你们在实际项目中，是直接套开源数据（如Pile、C4），还是自己搞数据管道清洗？有啥踩过的坑？评论区见。🔥

老哥说得太对了，数据预处理真是坑多到哭。我上次图省事没做去重，结果模型输出全是“你好你好你好”😂。问下，你那个模型过滤用GPT-4打分，具体怎么定义垃圾标准的？

哈哈，“你好你好你好”笑死我了😂 我直接定义垃圾为：重复率>60%、语义熵值低的文本，然后让GPT-4按“是否有信息量”打1-5分，阈值设3分。你试过用n-gram去重不？