大语言模型微调数据清洗标准

大语言模型微调过程中，数据清洗是一个关键步骤，其目的是提高训练效果并避免模型学习到噪声或偏差。数据清洗的标准主要包括以下几个方面：

1. **去除无关信息**：移除原始文本中的噪音、HTML标签、特殊字符和URL链接，只保留用于训练的核心内容。

2. **标准化格式**：统一文本格式，如将所有文字转换为小写，确保一致性，并规范化日期、数字等。

3. **清理拼写错误和语法错误**：使用拼写检查器和语法校正工具处理常见的错误，但也要注意过度纠正可能导致意义改变。

4. **去除敏感或有害内容**：过滤出包含侮辱性语言、仇恨言论或可能引发争议的信息。

5. **平衡类别**：如果微调任务涉及分类，需保证每个类别的样本数量相对均衡，避免过拟合特定类别。

6. **验证语料库的相关性**：确保数据集与目标任务紧密相关，不包含无关领域的信息。

7. **适当分段**：对于长篇文档，可能需要将其分割成较小的片段，以便模型更容易理解和学习。

8. **隐私保护**：如果涉及到个人数据，应遵守相关法规，对姓名、地址等敏感信息进行脱敏或删除。