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大模型训练全流程实战指南实战篇(十五)——预训练数据治理

2026-09-08 11:43 Models 🔥 40.2 heat score
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该报道为《大模型训练全流程实战指南》系列的第十五篇,聚焦于预训练阶段的数据治理工作。文章旨在提供针对大模型训练全周期的实操指导,其中当前篇章重点阐述了在预训练环节进行数据清洗、去重、质量评估及合规处理的具体方法与策略,以确保持续优化模型性能与安全性。

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稀土掘金 zh 2026-09-08 11:43

大模型训练全流程实战指南实战篇(十五)——预训练数据治理

本文从零搭建完整加工流水线:MinerU 统一解析为 Markdown,多模态模型为图片生成描述,再经去重、质量过滤、隐私脱敏三道清洗工序,将“原料”炼成可直接用于大模型训练的干净数据集。该流程旨在解决预训练数据治理问题,通过统一解析、智能描述及三重清洗工序,确保输出数据的可用性。