1. 数据获取方法
掌握公开数据集的使用、数据质量评估指标、了解常见的网络爬虫技术
🧩 一、公开数据集的使用
✅ 常见平台（一定要熟）
| 平台 | 简介 | 示例数据集 |
|---|---|---|
| Hugging Face Datasets | 专注 NLP、CV 领域的大模型训练数据集库 | IMDB、SQuAD、Common Crawl、wikitext |
| Kaggle | 各类竞赛+高质量数据集 | 泰坦尼克号、生物医学、情感分析等 |
| UCI 数据库 | 经典机器学习数据集 | Iris、成人收入预测 |
| Google Dataset Search | 谷歌开放数据搜索引擎 | 全球各类开放数据 |
| OpenAI, Meta, Google AI | 提供 LLM 训练的部分公开数据说明 | WebText、C4、The Pile 等（间接获取） |
✅ 如何使用 Hugging Face 数据集？
from datasets import load_datasetdataset = load_dataset("imdb") # 电影评论情感分析数据
print(dataset["train"][0])
✅ 数据集自动缓存下载，内置分词、预处理功能，适合训练 Transformer 类模型！
✅ 面试押题：
Q：你如何选择用于训练大模型的数据集？
A：我会优先考虑数据规模、质量、语料多样性和开放协议，比如使用 Hugging Face 上的 C4、The Pile 数据集，同时避免版权风险。
🧪 二、数据质量评估指标
为了训练高质量模型，数据本身也要“干净、全面、有代表性”：
| 维度 | 评估指标 | 说明 |
|---|---|---|
| 完整性 | 缺失值率、字段覆盖率 | 是否有字段缺失或样本丢失 |
| 一致性 | 重复样本率、一致编码 | 同一类型样本是否标准化 |
| 准确性 | 噪音率、标签准确度 | 标签是否正确，是否有错别字等 |
| 多样性 | 词汇丰富度、类别平衡 | 是否只集中在少量领域或话题 |
| 偏差性 | 来源是否单一、过拟合语料 | 检查是否存在训练偏差 |
✅ 可视化检查方法
- 分析 label 分布（条形图）
- 检查文本长度分布
- 去重、清洗、分词分析
- 使用 TF-IDF/Embedding 评估内容多样性
✅ 面试押题：
Q：你怎么评估一个 NLP 数据集的质量？
A：
- 分析标签分布是否平衡
- 检查是否有重复或乱码数据
- 看语料是否覆盖目标领域或任务
🕸️ 三、网络爬虫技术（实战 + 原理）
如果找不到合适的数据集，可以自己爬！
✅ 爬虫常用库
使用 Python 的 requests 库等发送 HTTP 请求获取网页内容，然后通过解析库如 BeautifulSoup 或 lxml 来解析 HTML 页面，提取所需的数据。这种方法简单灵活，适用于大多数网页的爬取。
| 工具 | 用途 |
|---|---|
requests | 发送 HTTP 请求获取网页源码 |
BeautifulSoup | 解析 HTML 页面，提取文本 |
Selenium | 控制浏览器，适合动态加载网页 |
Scrapy 死磕rai皮 | 强大的爬虫框架，适合大型项目 |
playwright | 新一代浏览器自动化，效率高 |
✅ 简单示例：爬百度百科某个词条
import requests
from bs4 import BeautifulSoupurl = "https://baike.baidu.com/item/人工智能"
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
html = requests.get(url, headers=headers).text
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")content = soup.find_all("div", {"class": "lemma-summary"})
print(content[0].text.strip())
✅ 面试押题：
Q：你如何获取训练语料？是否使用过爬虫？
答：
- 如果没有现成数据，我会用 requests + BeautifulSoup 爬取新闻、百科等
- 对于需要登录或动态加载的页面，会使用 Selenium 或 Playwright
✅ 总结：三大能力表格
| 能力 | 工具 | 是否面试重点 |
|---|---|---|
| 公共数据获取 | HuggingFace、Kaggle、UCI | ✅✅✅ |
| 数据质量评估 | 可视化分析、分布检查、清洗 | ✅✅ |
| 网络爬虫 | requests、Selenium、Scrapy | ✅✅ |
2. 数据清洗技术
熟悉常见的文本去重算法原理、如 MinHash，了解常见训练数据配比策略，如代码、数学、通用知识问答等各种占比多少比较合理
🧹 第一部分：文本去重算法原理
🔍 为什么需要文本去重？
- 减少重复内容带来的 模型偏置
- 降低训练成本，提高 数据多样性
- 提升模型在真实应用场景下的泛化能力
🚀 常见去重算法对比
（1） Exact Match（精确匹配）
- 原理：精确匹配是一种最简单的文本匹配方法，它直接比较两个文本是否完全相同。在这种方法中，只有当两个文本的每个字符都完全一致时，才认为它们是匹配的。
- 优点
- 代码实现简单：不需要复杂的算法和模型，只需要进行字符串的直接比较，代码实现简单易懂。
- 结果明确：匹配结果清晰，不存在模糊性，能够准确判断两个文本是否完全相同。
- 缺点
- 缺乏灵活性：对文本的变化非常敏感，即使两个文本在语义上非常相似，但只要存在一个字符的差异，就会被判定为不匹配。
- 适用范围有限：在实际应用中，由于文本的表达方式多样，很难出现完全相同的文本，因此精确匹配的应用场景受到很大限制。
- 适用场景：适用于对文本准确性要求极高，且文本表达方式相对固定的场景，如数据库中的主键匹配、文件的哈希值比对等。
2. Jaccard 相似度
- 原理：Jaccard 相似度用于衡量两个集合之间的相似程度，其计算公式为 (J(A,B)=\frac{|A\cap B|}{|A\cup B|})，其中 (A) 和 (B) 是两个集合，(|A\cap B|) 表示两个集合的交集元素个数，(|A\cup B|) 表示两个集合的并集元素个数。对于文本数据，通常将文本转换为词集合或 n - 元组集合来计算 Jaccard 相似度。
- 优点
- 简单直观：基于集合的交集和并集计算相似度，概念简单，容易理解和实现。
- 对文本长度不敏感：Jaccard 相似度只关注集合中元素的共同性，不依赖于文本的长度，因此在处理不同长度的文本时具有较好的稳定性。
- 缺点
- 忽略词序：将文本转换为集合后，会忽略词的顺序信息，导致一些语义相近但词序不同的文本可能被判定为相似度较低。
- 对停用词敏感：如果文本中包含大量的停用词（如“的”“是”“在”等），这些停用词会影响集合的交集和并集计算，从而降低相似度计算的准确性。
- 适用场景：适用于对词序不太敏感，更关注文本中词汇共同性的场景，如文档分类、网页去重等。
3. MinHash
- 原理：MinHash 算法基于 Jaccard 相似度，用于快速估算两个集合之间的 Jaccard 相似度。具体步骤如下：
- 将文本分割成若干个小块，形成一个集合。
- 使用多个不同的哈希函数对集合中的每个元素进行哈希计算，对于每个哈希函数，记录集合中元素的最小值哈希值，这些最小值构成了该集合的 MinHash 签名。
- 通过比较两个集合的 MinHash 签名中相同元素的比例，来近似估算它们的 Jaccard 相似度。
- 优点
- 计算效率高：MinHash 算法可以在不计算集合交集和并集的情况下，快速估算 Jaccard 相似度，尤其适用于大规模数据的处理。
- 节省存储空间：只需要存储 MinHash 签名，而不需要存储完整的文本集合，大大节省了存储空间。
- 缺点
- 近似计算存在误差：MinHash 是一种近似算法，估算的 Jaccard 相似度可能与真实值存在一定的误差。
- 哈希函数选择和数量影响准确性：哈希函数的选择和数量会影响 MinHash 签名的质量和相似度计算的准确性。
- 适用场景：适用于大规模文本数据的去重、聚类等任务，在处理海量数据时能够显著提高效率。
4. SimHash
- 原理：SimHash 是一种用于快速计算文本相似度的局部敏感哈希（Locality-Sensitive Hashing, LSH）算法。 其核心思想是将高维特征向量映射为低维的固定长度指纹（fingerprint），并通过比较指纹的海明距离（Hamming Distance）来衡量文本之间的相似性。主要用于处理大规模文本的近似去重。具体步骤如下：
- 特征提取：将文本分词，并为每个词计算一个特征向量（通常使用词的哈希值）。
- 加权：根据词的重要性（如 TF - IDF 值）为每个特征向量赋予权重。
- 合并特征向量：将所有加权后的特征向量相加，得到一个综合的特征向量。
- 二值化：将综合特征向量的每个维度根据正负值转换为 0 或 1，得到 SimHash 值。
- 相似度计算：通过比较两个文本的 SimHash 值的汉明距离（即两个二进制串中不同位的数量）来判断它们的相似度，汉明距离越小，文本越相似。
- 优点
- 高效性：SimHash 算法的计算复杂度较低，能够快速计算文本的哈希值，适用于大规模文本数据的处理。
- 对局部修改有一定的鲁棒性：文本的局部修改对 SimHash 值的影响较小，能够在一定程度上识别出语义相近的文本。
- 缺点
- 对语义理解不足：SimHash 主要基于文本的词法特征，对语义信息的捕捉能力有限，可能会将一些语义不同但词法相似的文本判定为相似。
- 汉明距离阈值难以确定：选择合适的汉明距离阈值来判断文本是否相似是一个挑战，不同的数据集和应用场景可能需要不同的阈值。
- 适用场景：适用于大规模文本的近似去重，如网页去重、新闻文章去重等。
5. BERT Embedding + 相似度阈值
- 原理：
- 文本编码：使用预训练的 BERT 模型将文本转换为固定长度的向量表示（即 BERT Embedding）。BERT 模型能够学习到文本的语义信息，将文本映射到一个低维的向量空间中。
- 相似度计算：计算两个文本 BERT Embedding 之间的相似度，常用的相似度度量方法有余弦相似度、欧氏距离等。
- 阈值判断：设定一个相似度阈值，当两个文本的相似度超过该阈值时，认为它们是相似的。
- 优点
- 语义理解能力强：BERT 模型能够捕捉文本的语义信息，对语义相近但表达方式不同的文本有较好的识别能力。
- 通用性好：适用于各种类型的文本匹配任务，不需要针对特定的领域进行复杂的特征工程。
- 缺点
- 计算成本高：BERT 模型是一个大型的深度学习模型，计算 BERT Embedding 需要较高的计算资源和时间成本。
- 阈值选择困难：相似度阈值的选择需要根据具体的数据集和应用场景进行调整，不同的阈值可能会导致不同的匹配结果。
- 适用场景：适用于对语义理解要求较高的文本匹配任务，如语义搜索、问答系统等。
算法 原理简述 特点 场景适用 Exact Match 哈希后全匹配 快，但只对完全重复有效 小规模清洗 Jaccard 相似度 比较词集合的交集/并集 简单直观，但计算慢 精确清洗 MinHash 快速估算 Jaccard 相似度 高效、可扩展、用于大规模数据 大模型文本去重首选 SimHash 把文本映射为指纹向量 快速近似查重（局部敏感哈希） 适合短文本（如微博） BERT Embedding + 相似度阈值 用 BERT 提取语义，再计算余弦相似度 语义去重，但耗时大 高质量语料过滤
✅ 面试押题：
Q：大模型训练前，你如何对大规模语料做去重？
答：
- 小数据量用 exact match 或 Jaccard；
- 大规模语料我会用 MinHash 或 SimHash 实现高效去重；
- 对于语义层的重复，我会用 BERT + 向量检索方式做精细化清洗。
🧪 第二部分：大模型训练数据的配比策略
大模型的训练效果，很大程度取决于不同类型数据的配比策略。以下是常见的训练数据构成比例（以语言模型训练为主）：
| 数据类型 | 内容示例 | 推荐占比 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 网页语料 | Common Crawl, Wikipedia, Reddit | 30%~40% | 多样性强、通用性广 |
| 书籍/论文类 | Books3, arXiv, PubMed | 10%~15% | 提升专业表达能力 |
| 问答类数据 | SQuAD, NaturalQuestions | 5%~10% | 优化 QA 能力 |
| 对话类语料 | OpenSubtitles, ShareGPT | 10%~20% | 提升对话能力 |
| 代码语料 | GitHub, CodeSearchNet | 5%~10% | 提升代码生成/理解 |
| 数学/逻辑类 | MATH, GSM8K, ProofPilot | 5%~8% | 提升推理能力 |
| 多语言语料 | CC100, mC4 | 5%~15% | 提升多语种能力（如训练 GPT4） |
不同模型（如 GPT vs. 专用模型）会微调配比。
🎯 举个例子：LLaMA 训练数据比例（Meta）
LLaMA 用了 Common Crawl、C4、Books、ArXiv 等数据，强调多语种 + 高质量书面语，书籍语料占比更高，用于提升文本生成质量。
✅ 面试押题：
Q：你如何设计大模型训练数据的配比策略？
答：
- 我会参考现有模型（如 LLaMA、Bloom）的经验，构建多元数据池
- 保证语料覆盖常识、问答、代码、对话、数学等多场景
- 同时考虑 token 分布平衡，避免某类数据主导模型行为
📌 总结一句话
文本去重要选对算法（MinHash 精准又高效），数据配比要“广+精+多样”，让模型具备语言理解、推理、生成等多项能力。
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