人工智能大模型是怎样喂数据的？
人工智能大模型喂数据是一个系统且精细的过程，涵盖数据收集、预处理、划分、投喂等多个关键环节，每个环节都对模型训练效果有着重要影响：
- 数据收集与来源：数据收集需从多渠道进行，以保证数据的多样性和广泛性。常见来源包括：
- 公共网络抓取：像 Common Crawl 这样的大型公开网页语料库，是主流大模型的基础数据源。此外，社交媒体平台（如 Reddit、Twitter）以及专业网站（如 GitHub、ArXiv）等也是重要的数据来源。但原始网络数据质量参差不齐，需要筛选，例如 Google 对 Common Crawl 数据进行语言检测、句子长度验证等一系列过滤后，仅保留约 15% 的数据 。
- 垂直领域数据整合：垂直领域数据（如医疗领域的 PubMed 学术论文、医院临床记录，需脱敏 ）专业性强、质量高。多语言数据的构建需考虑语言的多样性，如中文数据要平衡简体与繁体，考虑方言和网络用语等。同时，要注意通用与专业数据的比例平衡，经验比例约为 7:3，具体依场景调整 。
- 合成数据生成与增强：基于已有大语言模型（LLM）生成训练数据的方式逐渐流行，例如用已有模型对原始文本改写、扩展等。但合成数据可能放大原始模型的错误或偏见，一般将其限制在总数据集的 20% 以内，并进行多重验证 。
- 数据预处理：原始数据通常杂乱、冗余、格式不统一，需要预处理，具体包括：
- 数据清洗：去除垃圾内容，如删除乱码、重复、无意义内容（网页模板、广告脚本），过滤脏话、有害或有法律风险的数据，去除格式混乱、解析失败的数据行 。
- 数据切分与标注：将长文本拆分为适合模型处理的 “小段落”，并添加结构信息，如把小说按段落、句子分开，并添加 “文档类型”“语言”“来源” 等元信息。在图像或多模态数据中标注出 “物体边界”“图文对齐关系” 等 。
- 数据规范化：将所有数据转换成统一格式，方便模型输入，如把文本统一成 UTF - 8 编码，把图像转换为固定尺寸、通道数，把视频抽帧、音频转频谱图等 。
- Tokenization（分词与编码）：将文本拆解成一个个 Token（符号单元）后输入模型，再转换成数字 ID。不同模型使用不同的 Tokenizer（如 BPE、SentencePiece、tiktoken 等） 。
- 数据集划分：将预处理后的数据合理划分为训练集、验证集和测试集。常见划分比例为训练集占 70% - 80%，用于模型训练；验证集占 10% - 15%，用于训练过程中评估模型性能，调整超参数；测试集占 10% - 15%，用于模型训练完成后的最终性能评估 。
- 数据投喂方式：在模型训练阶段，常采用批量投喂方式，即将数据分成若干小批量（batch）依次输入模型训练。批量大小（batch size）是重要超参数，需依据模型复杂度、数据集大小和计算资源等因素调整。另外，可随机打乱数据顺序，避免模型学习到数据的顺序信息，提升模型泛化能力 。