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(Survey)数据处理

目录#

数据处理 pipeline#

数据处理[通用] [1]#

质量过滤#

  • 基于分类器的方法
  • 基于启发 式的方法

冗余去除#

可以在句子级文档级数据集级等不同粒度上去重
在实践中应该 共同使用这三个级别的去重

词元切分#

  • BPE
  • WordPiece
  • Unigram 词元分析

数据处理[2]#

数据标记#

  • 包标签
  • 半监督标签
  • 主动学习
  • 数据编程
  • 远程监督

数据准备#

数据增强#

参考#

  1. 《大规模语言模型》
  2. 《Data-centric Artificial Intelligence: A Survey》 大学
    Data-centric Artificial Intelligence: A Survey
    机器学习数据工程的概述

1xx. 大模型时代下数据的重要性 综述

1xx. 大模型研发核心:数据工程、自动化评估及与知识图谱的结合
大模型研发核心:数据工程、自动化评估及与知识图谱的结合

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1xx. 合成数据(Synthetic data)微调大语言模型实战指南:背景、方案、案例、代码、评估

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数据增强#

1xx. 哈工大|15种NLP数据增强方法总结与对比

数据质量#

1xx. 再看大模型预训数据质量如何评估:困惑度、错误L2范数和记忆化三种度量方法的效果对比分析研究