预处理 LLM 文本数据的最佳实践

预处理文本数据是训练有效的大型语言模型 (LLM) 的基础。 以下是关键要点：干净、结构化和高质量的数据对于提高模型性能至关重要。预处理包括清理混乱的文本，去除噪音，并以 LLM 可以高效处理的格式进行准备。它最多可以消耗 项目时间表的 80%，但回报是提高了准确性，加快了模型收敛。

主要亮点：

数据清理： 删除重复内容、不相关的文本和不必要的空格。根据任务处理表情符号、标点和数字。
标准化： 规范文本格式，修复拼写错误并解决缺失数据的问题。
降噪： 使用分类器或启发式方法识别和移除噪声样本。
异常值处理： 使用统计方法或机器学习工具检测和管理异常。
代币化： 使用诸如此类的方法将文本分成标记字节对编码 (BPE) 或文字文章以便更好地理解模型。

简化预处理的工具：

像这样的平台 prompts.ai 自动执行清理、标记化和错误检测等步骤，从而节省时间并减少手动工作。

底线： 在预处理上投入时间，确保您的LLM可靠地运行并提供准确的结果。

清理和预处理原始文本数据 | LLMOps Masters | Euron

数据清理和标准化

原始文本通常混乱且非结构化，这就是分析师花费80％以上的时间来清理原始文本的原因。这里的目标是将这些混乱的数据转换为可以高效处理的统一格式。

清理和删除不必要的数据

预处理的第一步是移除对分析无益的元素。由于清洁在很大程度上是针对特定任务的，因此在深入研究之前明确您的最终目标非常重要。

删除重复项 应该是重中之重。重复项，无论是精确的还是近似相同的，都可能扭曲模型的理解并浪费计算资源。
小写字体 通过将所有内容转换为小写来使文本统一。这可以防止模型将 “Hello” 和 “hello” 视为不同的标记。但是，如果大小写具有意义（例如，在情感分析中），则可能需要保留它。
标点符号处理 有助于标准化文本。虽然删除标点符号通常很有用，但要谨慎对待 “不要” 或 “不能” 之类的收缩。将其扩展为 “不要” 和 “不能” 可确保清晰度。
移除号码 取决于你的用例。对于情感分析等任务，数字可能不会增加价值，可以删除。但是对于命名实体识别 (NER) 或语音部分 (POS) 标记等应用程序，数字对于识别日期、数量或名称可能至关重要。
消除额外空间 是一个很小但必不可少的步骤。删除不必要的空格、制表符或空格可确保简洁的标记和一致的格式。
表情符号和表情符号处理 需要仔细考虑。如果这些元素与你的任务无关，你可以将其删除。或者，你可以将它们替换为描述性文本（例如，“:）” 变成 “快乐”），以保留情感背景。

例如，人工智能平台Study Fetch在清理调查数据时面临着现实世界的挑战。他们自由形式的 “学术专业” 领域包括 “人类学、化学、计算机科学和商业与LawdramacSimb” 等参赛作品。他们使用OpenAI的GPT模型，成功地将这些混乱的响应分为标准化类别。

数据清理完毕后，下一步是对其进行标准化以提高模型性能。

标准化文本格式

标准化文本可确保一致性，允许大型语言模型 (LLM) 专注于模式而不是不一致之处。此步骤对于提高检索和生成精度至关重要。

Unicode 标准化 解决了具有多个 Unicode 表示的字符的问题。例如，“é” 可能显示为单个字符，也可能显示为带有重音的 “e”。如果不进行标准化，您的模型可能会将它们视为单独的标记，从而增加不必要的复杂性。
拼写错误更正 是另一个关键步骤。拼写错误会产生噪音并降低准确性。使用常见错误字典（例如，将 “接收” 映射到 “接收”）来保持一致性。
结构错误修复 解决格式异常、错别字和大小写不一致的问题。这些问题通常出现在用户生成的内容或从不同来源抓取的数据中。
处理丢失的数据 需要明确的指导方针。您可以删除带有缺失值的条目，也可以根据周围的上下文对其进行补充。选择取决于你愿意丢失多少数据，而不是归咎带来的潜在偏见。

降噪技术

数据经过清理和标准化后，下一步就是减少噪音，这是提高大型语言模型 (LLM) 准确性的重要过程。文本数据中的噪声可以通过模仿模式来混淆 LLM，从而导致幻觉和输出精度降低等问题。

而 静态噪声 （局部失真）的影响往往很小， 动态噪音 （普遍存在的错误）会严重损害LLM的有效执行能力。

识别和移除噪音样本

文本数据通常包含打字错误、格式不一致、语法错误、行业行话、误译或无关信息等形式的噪音。为了解决这个问题，深度降噪自动编码器、主成分分析 (PCA)、傅立叶变换或对比数据集等高级技术可以帮助区分真实模式和噪声。

降噪的核心在于 质量过滤。这可以通过两种主要方法来实现：

基于分类器的过滤：使用机器学习模型识别和删除低质量的内容。但是，这种方法有可能排除高质量的数据并引入偏见。
基于启发式的过滤：依靠预定义的规则来消除噪音内容，从而提供一种更加可控的方法。

这些策略在初始清理后进一步完善数据，确保在开始高级处理之前将不一致性降至最低。

采取系统的降噪方法是关键。首席数据官圣地亚哥·埃尔南德斯强调了简单性的重要性：

“我建议你把注意力集中在需要解决的问题上。有时，作为数据专业人员，我们往往会对流程进行过度设计，以至于我们开始创建额外的工作来执行该流程。尽管许多工具可以在数据清理过程中提供帮助，尤其是当你需要训练机器学习模型时，但在开始使过程变得过于复杂之前，务必优先考虑基础知识。”

要有效减少噪音，识别噪音来源至关重要。无论噪音源于网页抓取伪像、OCR 错误、用户生成内容中的不一致还是编码问题，解决根本原因都能确保数据集更干净、更可靠。通过尽早解决噪声问题，可以更好地为准确的异常值检测和下游模型训练做好准备。

隐私和数据安全

数据准备的另一个关键方面是保护隐私。删除个人身份信息 (PII)，例如姓名、地址、电话号码、社会保险号码和电子邮件地址，至关重要。此步骤不仅可以保护个人，还可以防止模型无意中记住和重现敏感细节。

除个人身份信息外，筛选和删除敏感或有害内容也很重要，包括仇恨言论和歧视性语言。根据您的域名的特定需求制定明确的识别此类内容的标准，并全面记录您的隐私和安全协议以遵守相关法规。

在预训练和微调阶段都应过滤掉动态的全局噪声，因为它对模型性能构成重大威胁。但是，思想链 (CoT) 数据中的低到中等静态噪声可能不需要移除，如果噪声水平保持在可控范围内，甚至可以增强模型的稳健性。

异常值检测和处理

减少噪音之后，准备文本数据的下一步是识别和管理异常值。该过程建立在早期的降噪策略基础上，可确保为训练大型语言模型 (LLM) 提供干净、可靠的数据集。与数字异常值不同，由于语言的复杂性、情境驱动性，文本异常值构成了独特的挑战。

文本异常值会引入意想不到的模式，使模型混淆或扭曲其对语言的理解，从而严重干扰 LLM 训练。检测这些异常非常棘手，因为文本数据缺乏数值数据集中常见的明确统计边界。相反，它需要更细致的方法来区分有效的语言变体和可能影响模型性能的有问题的异常。

异常值检测的统计方法

统计技术提供了一种结构化的方法，通过分析从文本数据中提取的定量特征来发现异常值。一种常见的方法是 Z 分数法，它衡量数据点偏离数据集均值的距离。在正态分布中，大约 99.7% 的数据点位于三个标准差之内。另一种广泛使用的方法是 四分位间距 (IQR)，它将异常值标记为低于第 1 季度-1.5 × IQR 或高于第 3 季度 + 1.5 × IQR 的点。这种方法对于处理文本语料库中常见的偏斜分布特别有效。

为了检测单个异常值， Grubbs 的测试 使用假设检验，而 迪克森的 Q 测试 更适合较小的数据集。在处理多个功能时， 马哈拉诺比斯距离 考虑语言变量之间的关系，评估样本偏离均值的距离。

机器学习方法，例如 隔离森林 和 一类 SVM 也起着关键作用。这些算法旨在检测高维文本数据中的异常，而不依赖于对数据分布的严格假设。

处理异常值的策略

一旦确定了异常值，下一步就是选择正确的策略来解决这些问题。选项包括校正、移除、修剪、封顶、离散化和统计变换，具体取决于异常值如何影响模型性能。

更正：手动或通过自动化工具修复由错误（例如拼写错误或编码问题）引起的异常值。
移除：消除因数据收集错误而产生的异常值。过度删除虽然有效，但会减少数据集的多样性。
修剪：不包括极值，但这可能会显著缩小数据集。
封盖：设置上限和下限以将极值调整为预定义的阈值。
离散化：将异常值分组为特定类别以更好地管理。
转换：规范数据分布以使文本指标更加统一。

对于 LLM 预处理，在异常值检测期间，利用强大的机器学习模型可能特别有用。支持向量机、随机森林和集成方法等算法对异常值更具弹性，可以帮助区分真正的异常和有价值的边缘情况。这些方法广泛用于各个领域，以保持较高的数据质量。

解决异常值后，重点可以转移到选择有效的代币化方法上，以进一步完善 LLM 训练的数据集。

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代币化和文本分割

解决异常值之后，下一步是将文本分解为大型语言模型 (LLM) 可以处理的标记。 代币化 是将原始文本转换为较小单元（例如单词、短语或符号）的过程，这些单位是模型理解和生成语言的基石。

您选择的标记化方法对模型的性能有很大影响。它影响着从计算效率到模型处理复杂语言模式的能力等方方面面。经过深思熟虑的代币化策略可能意味着一个偶然发现稀有单词的模型和一个可以轻松处理专业词汇的模型之间的区别。

选择正确的代币化方法

选择正确的标记化方法需要平衡词汇量、语言特征和计算效率等因素。通常，词汇量介于 8,000 到 50,000 个代币之间效果很好，但理想的大小取决于您的特定用例。

以下是一些常见的代币化方法：

字节对编码 (BPE)：这种方法将复杂的单词分解成较小的子词单元，这有助于提高模型对上下文的理解，尤其是对于形态学丰富的语言。但是，它通常会导致代币总数增加。例如，BPE 可以将诸如 “最低” 之类的稀有词语拆分为 “低” 和 “est”，从而确保模型能够对其进行有效处理，即使训练数据中很少出现完整的单词。
文字文章：此方法根据符号一起出现的可能性对它们进行合并，从而在代币长度和代币总数之间提供平衡。它非常高效，适用于许多应用程序。
句子片段: 与其他方法不同，SentencePiece将文本视为原始流，生成的令牌截然不同且通常更长。虽然它在词汇中产生的代币较少，但它可能会导致测试数据中的代币变长。这种方法对于需要独特令牌模式的任务特别有用。

对于医学或法律文本等专业领域，通常需要对您的代币生成器进行再培训。这样可以确保模型适应该领域的特定词汇和上下文。

“代币化是允许大型语言模型（LLM）将人类语言分解成称为代币的可消化的部分的基础过程... 它为LLM如何捕捉语言、上下文甚至稀有词汇中的细微差别奠定了基础。”-数据科学家萨欣·艾哈迈德

最佳的代币化方法取决于您的语言和任务。形态丰富的语言受益于子词或字符级标记化，而更简单的语言可能适合单词级方法。需要深入语义理解的任务通常通过子词分词来平衡词汇量和语言复杂性，从而获得更好的结果。

维护上下文

有效的标记化在保留语义上下文方面也起着至关重要的作用，这对于准确的模型预测至关重要。这里的目标是确保单词之间的关系保持不变，并突出显示有意义的模式。

语义文本分割 更进一步，根据文本的内容和上下文将文本分成有意义的区块，而不是依赖固定规则。这种方法特别有用 检索增强生成 (RAG) 系统，其中检索到的信息必须清晰且相关。例如，在使用矢量数据库或 LLM 时，适当的分块可确保文本适合上下文窗口，同时保留准确搜索所需的信息。

一些高级策略包括：

内容感知分块：这尊重了文档的结构，与基本的基于字符的拆分相比，提供了更好的背景信息。
区块扩展：通过检索相邻区块和主要匹配项，这种方法可确保低延迟搜索，同时保留上下文。

对于大多数应用程序来说，从固定大小的分块开始可以提供坚实的基准。随着需求的变化，您可以探索包含文档层次结构和语义边界的更复杂的方法。

在 prompts.ai 等工具中，有效的代币化对于在维护上下文的同时处理不同的内容至关重要。周到的策略可确保在不影响计算效率的情况下保留意义，为LLM应用程序的更好性能奠定基础。

高级预处理工具

大型语言模型 (LLM) 预处理的复杂性导致了自动化这些工作流程的平台的兴起。这些工具旨在简化原本乏味且耗时的过程，将其转变为一个精简且可重复的系统。像这样的平台 prompts.ai 通过将所有预处理步骤集成到一个统一的框架中来体现这种趋势。

使用诸如此类的平台 prompts.ai

prompts.ai

prompts.ai 旨在集中人工智能工作流程，将核心预处理功能整合到一个屋檐下。根据平台的说法，它可以 更换超过 35 个断开连接的 AI 工具，同时在不到 10 分钟的时间内将成本降低 95%。它能够应对歧义、拼写错误和多语言输入等挑战，同时还提供错误检测、数据标准化、归因和重复数据删除等功能。

以下是 prompts.ai 的一些突出功能：

实时协作：无论身在何处，团队都可以协作完成预处理任务，集中通信并支持同时为项目做出贡献。
代币化跟踪：通过即用即付模式提供对文本处理（包括成本）的实时见解。
自动报告：生成有关预处理步骤、数据质量指标和转换结果的详细报告。这为数据治理和可重复性创建了必不可少的审计跟踪。

该平台还提供灵活的定价结构。计划范围从 免费即用即付选项，TOKN 积分有限 到 a 问题解决计划每月 99 美元（按年计费每月 89 美元），其中包括 500,000 个 TOKN 积分。

“让你的团队更紧密地合作，即使他们相隔很远。将与项目相关的沟通集中在一个地方，使用白板集思广益，起草计划和协作文档。”-Heanri Dokanai，UI Design

这种简化的代币化管理方法与更广泛的目标息息相关，例如维护上下文和优化词汇量，这对于有效的预处理至关重要。

使用 AI 技术自动进行预处理

高级平台通过整合适用于各种数据类型的人工智能驱动技术，进一步推动了自动化。这些工具中有许多支持多模态数据处理，使它们能够在单个工作流程中处理文本、图像、音频和其他格式。

为了识别复杂数据集中的异常值，可以使用机器学习技术，例如 隔离林、局部异常因子 (LOF) 和单类 SVM 非常有效。在清理和标准化文本数据方面，人工智能驱动的 NLP 方法，例如 标记化、去除噪音、标准化、停用词删除和词干化/词干清理 -无缝协作。此外，特定领域的方法允许根据医疗记录、法律文件或技术手册等专业内容量身定制预处理。

人工智能技术的集成形成了反馈回路，不断提高数据质量。随着系统处理更多数据，它在检测新类型的噪音和不一致性方面变得越来越好，从而提高了工作流程的效率。这些平台还强调 可见性和可审计性，确保每项预处理决策都能得到审查和验证，这对于合规和维持高数据标准至关重要。