大模型预训练数据工程：构建高质量数据集的关键路径

2026年1月4日 互联网

一、数据工程在大模型预训练中的核心地位

大模型的性能表现高度依赖预训练数据的质量与规模。数据工程作为连接原始数据与模型训练的桥梁，需解决数据多样性、噪声控制、标注一致性等关键问题。例如，在自然语言处理（NLP）领域，预训练数据需覆盖多领域文本、多语言语料及结构化知识，而计算机视觉（CV）领域则需处理海量图像/视频数据并标注精细的语义信息。

数据工程的挑战主要体现在三方面：

  1. 数据规模与成本平衡：千亿参数模型需PB级数据支撑，但存储、计算与标注成本呈指数级增长；
  2. 数据质量与偏差控制：噪声数据、领域偏差或标注错误会导致模型泛化能力下降；
  3. 合规与隐私保护：需满足数据采集合法性、用户隐私脱敏及跨境传输合规要求。

二、数据采集与清洗：构建数据底座

1. 多源数据采集策略

数据来源需兼顾广度与深度，常见渠道包括：

  • 公开数据集：如通用领域文本（Wikipedia、书籍语料）、垂直领域数据（医学文献、法律条文）；
  • 爬虫采集：通过定制化爬虫抓取网页、社交媒体、新闻等动态内容，需处理反爬机制与数据去重；
  • 用户生成内容（UGC）：论坛、评论、问答社区等数据，需过滤低质量内容（如广告、重复帖）；
  • 合成数据：通过规则生成或模型生成补充长尾场景数据（如小语种、专业术语）。

示例代码：基于Scrapy的网页数据采集

  1. import scrapy
  3. class DataSpider(scrapy.Spider):
  4.     name = 'web_data'
  5.     start_urls = ['https://example.com/articles']
  7.     def parse(self, response):
  8.         for article in response.css('div.article'):
  9.             yield {
  10.                 'title': article.css('h2::text').get(),
  11.                 'content': article.css('div.content::text').get(),
  12.                 'url': response.url
  13.             }
  14.         next_page = response.css('a.next::attr(href)').get()
  15.         if next_page:
  16.             yield response.follow(next_page, self.parse)

2. 数据清洗与预处理

清洗流程需覆盖以下环节：

  • 去重与过滤：基于哈希值或文本相似度（如MinHash）删除重复数据；
  • 噪声去除：修正拼写错误、统一标点符号、过滤无关符号（如HTML标签）；
  • 语言检测与过滤：使用FastText等模型识别非目标语言数据；
  • 敏感信息脱敏：通过正则表达式或NLP模型替换姓名、地址、电话等隐私信息。

示例：基于正则表达式的敏感信息脱敏

  1. import re
  3. def desensitize_text(text):
  4.     patterns = [
  5.         (r'\d{11}', '[PHONE]'),  # 手机号脱敏
  6.         (r'[\w\.-]+@[\w\.-]+', '[EMAIL]')  # 邮箱脱敏
  7.     ]
  8.     for pattern, replacement in patterns:
  9.         text = re.sub(pattern, replacement, text)
  10.     return text

三、数据标注与质量控制

1. 标注策略设计

标注任务需根据模型目标定制，常见类型包括：

  • 分类标注：如文本情感分类（积极/消极）、图像类别标注；
  • 序列标注：如命名实体识别（NER）、词性标注；
  • 结构化标注：如关系抽取、事件标注；
  • 对比标注：用于排序任务（如搜索相关性、推荐系统）。

2. 标注质量控制

  • 多轮校验：采用“标注-审核-复审”流程，确保一致性；
  • 标注员培训：通过示例库与考核机制提升标注准确率；
  • 自动化辅助：使用预训练模型生成初步标注结果，减少人工工作量。

工具推荐：

  • Label Studio：支持多类型标注任务与团队协作；
  • Prodigy：基于主动学习的标注工具，优化标注效率。

四、数据存储与高效访问

1. 存储架构设计

  • 分布式文件系统：如HDFS、Ceph，适合存储非结构化数据（文本、图像）；
  • 对象存储：如S3兼容存储，提供高可用性与低成本；
  • 数据库选型：
    • 关系型数据库：MySQL/PostgreSQL存储结构化元数据；
    • 列式数据库：ClickHouse、Parquet格式优化分析查询；
    • 图数据库：Neo4j存储知识图谱类数据。

2. 数据访问优化

  • 分片与分区：按时间、领域或数据类型分片，提升并行读取效率；
  • 缓存层：使用Redis缓存高频访问数据，减少I/O压力；
  • 预加载机制：训练前将数据加载至内存或高速存储（如NVMe SSD）。

五、数据工程实践中的关键优化

1. 数据增强技术

  • 文本数据：同义词替换、回译（Back Translation）、随机插入/删除；
  • 图像数据：旋转、裁剪、色彩调整、Mixup数据混合；
  • 音频数据：语速变化、背景噪音叠加、音高调整。

2. 领域适配策略

  • 领域数据筛选：通过关键词匹配或语义相似度（如BERT嵌入）选择垂直领域数据；
  • 持续学习：定期用新领域数据微调模型，避免灾难性遗忘。

3. 成本与效率平衡

  • 冷热数据分离：将高频访问数据存于高速存储，低频数据归档至低成本存储；
  • 压缩与量化：使用Zstandard、LZ4等算法压缩数据，减少存储与传输开销。

六、百度智能云的技术实践参考

（注：此部分为可选场景，若需体现百度技术生态可参考以下表述，否则可省略）
百度智能云提供一站式大模型数据工程解决方案，涵盖：

  • 数据采集平台：支持多源异构数据抓取与合规校验；
  • 智能标注工具：集成预训练模型的半自动标注能力；
  • 分布式存储系统：优化PB级数据的高效访问；
  • 数据质量监控：实时检测数据偏差与噪声水平。

七、总结与展望

大模型预训练数据工程是模型性能的基石，需从数据采集、清洗、标注到存储全链路优化。未来趋势包括：

  1. 自动化数据工程：通过AI辅助生成高质量数据；
  2. 隐私计算融合：在保护数据隐私前提下实现跨域数据共享；
  3. 多模态数据统一处理：支持文本、图像、音频的联合建模。

开发者应结合业务场景，选择合适的技术栈与工具链，持续迭代数据工程流程，以构建高效、可靠的预训练数据体系。

最新文章