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预训练数据扩展与优化.docx
资料介绍
预训练数据扩展与优化
大语言模型能力的核心基础是预训练数据，数据的规模、质量、多样性直接决定了模型最终的泛化能力、知识储备与输出稳定性。随着大模型参数规模持续增长，对预训练数据的需求从单纯追求数据量转向“量质平衡、结构优化”，预训练数据的扩展与优化已经成为当前大模型研发环节中决定模型天花板的核心工程。
一、预训练数据扩展的核心方向
预训练数据扩展不是简单地累加原始网页、文档等公开数据，而是围绕模型的能力目标，从多维度补充不同领域、不同模态、不同结构的数据，解决原始预训练数据覆盖不足、领域空白、模态单一等问题。
1. 领域垂直数据扩展
通用预训练数据大多来自公开网页、通用书籍、百科类内容，在医疗、法律、工业、金融等专业领域的覆盖深度不足，容易导致模型在专业场景下输出错误率高、专业知识储备不足。针对垂直领域的数据扩展，核心是获取符合领域规范的结构化、半结构化专业内容：包括公开的行业标准、专业论文、权威教材、资质考试题库、行业年报与监管文件、企业内部脱敏后的业务文档等。例如在医疗领域，可以补充PubMed公开的医学论文、临床指南、药品说明书脱敏后的电子病历摘要；在法律领域，可以补充现行有效的法律法规条文、最高法指导性案例、裁判文书网脱敏后的判决书原文等。垂直领域数据扩展不仅能够提升模型在特定场景的专业能力，还可以通过领域数据与通用数据的混合调优，缓解通用模型的“幻觉”问题。
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