以下是关于数据清洗 AI 的相关内容:
数据清洗对于 AI 至关重要,就如同为 AI 做全面的“体检”,是预防 AI 幻觉的根本措施。
在 AI 领域,数据清洗就像医生为病人清除体内毒素一样,数据科学家会利用各种技术手段,对训练数据进行“清洗”,去除错误信息、补充缺失数据、修正不一致内容,并尽可能消除数据中的偏见。
在文档准备与预处理环节,例如构建 RAG 知识库时,会有数据清洗和去噪这一重要步骤,其目的包括清理无效数据以提高后续检索速度,以及统一数据格式便于后续处理和检索。
在大模型训练中,高质量的数据清洗和精细整理能将粗糙的数据打磨成有价值的资源。然而,在中国的 AI 创业生态中,高质量的数据处理服务较为稀缺,中文互联网数据质量相对较低,这给大模型的训练带来了挑战。
2024-10-23