中文语料与通用语料的数据去重与脱敏方法综述
在大规模语言模型(LLM)训练的数据集构建过程中,必须对海量的原始语料进行去重(去除重复文本)和脱敏(去除或变形敏感信息)处理。这不仅能提升语料质量,减少模型记忆无用信息,还能避免隐私泄露等风险 📌。…
目标 路径 时间 结果 信息 定位 闭环 复盘 精力 极限 稳态 框架
在大规模语言模型(LLM)训练的数据集构建过程中,必须对海量的原始语料进行去重(去除重复文本)和脱敏(去除或变形敏感信息)处理。这不仅能提升语料质量,减少模型记忆无用信息,还能避免隐私泄露等风险 📌。…
数据去重:确保数据质量与准确性 在大数据时代,数据的质量对决策和模型训练的影响至关重要。数据去重作为数据预处理的重要环节之一,对于确保数据的准确性和有效性,尤其是在构建机器学习和人工智能模型时具有重要…
前言 在大数据和机器学习领域,去除重复数据是一个常见且重要的任务。对于大规模的数据集,逐个比较数据点的相似性往往会消耗大量时间和计算资源。如何高效地识别重复数据,尤其是近似重复数据,成为了一个关键问题…