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一、TL；DR
- 重要性：数据质量 > 数据数量
- 数据质量提升原则：提升数据多样性和分布和提升数据质量和高质量数据数量
- 具体如何提升：针对传统NN任务、LLM任务和MLLMs任务，方法和侧重点不一样
- 如何使用这些方法：将这些方法做成算子写入pipeline框架进行大规模使用
- 做完这些还缺什么：数据飞轮+数据合成
二、总体原则
数据重要性维度：数据质量 > 数据数量
数据质量维度，我觉得阿里的data-juicer总结的很好，如下所示：
- 提升数据多样性和分布
- 提升数据质量和高质量数据数量
总体来说，阿里采用了一些启发式的规则以算子的形式通过ray部署进入数据pipeline，将源源不断的各类数据通过这些算子进行去重和过滤，得到最终的数据集。
三、如何提升数据质量
不同的任务对数据质量的提升方法不一样，如下所示。
3.1 detection/seg/classification等传统NN任务
- 传统的NN任务可以使用active learning/coreset挑选/数据蒸馏的方式来做，基本可以做到30%的数据达到90%以上的性能，比如我之前的博客：
- https://blog.csdn.net/lovep1/article/details/146779443
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核心集：DeepCore: A Comprehensive Library for CoresetSelection in Deep Learning-CSDN博客
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3.2 LLM等大语言模型相关的任务
可以使IFD/MoDs/困惑度等LLM相关质量指标进行NLP数据过滤，GPT3使用未开源的过滤手段可以将40T的数据压缩至400G，压缩率98%，LIMA可以只使用1000条数据训练，具体的方法可以参考我之前的博客
- https://blog.csdn.net/lovep1/article/details/147032636
3.3 MLLMs等多模态任务
可以使用启发式规则+清洗的方式进行过滤，可以参考我之前的博客:
- https://blog.csdn.net/lovep1/category_12871625.html
- 数据质量-MetaCLIP：DEMYSTIFYING CLIP DATA-CSDN博客
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四、如何提升数据多样性
数据多样性一般从数据用途、数据形式和数据语义三个方面进行处理。核心目的：挑选出最具备diversity的分布：
4.1 数据用途（我的理解）
4.1.1 不同领域
大模型预训练或者sft时不同领域进行混合得到的数据，相当于不同的下游任务的场景，可以参考我之前的博客：InternVL2.5：Expanding Performance Boundaries of Open-SourceMultimodal Models 论文理解-CSDN博客
4.1.2 相同领域/相同模态
对同类型或者同模态的数据从各种细节上要求多样性，比如同一种语言代表不同的语义、同一种语言不同的翻译等：
- 以视频模态为例，对地域、语言等做出多样性要求
4.2 数据形式
这边主要是指prompt和对应的answer的形式：
- prompt表达方式的多样性：同一个语义在不同的场景和上下文中回答
- prompt的难度：对prompt的难度进行把控，使得在同一语义空间的prompt变得足够的差异化和多样性，比如Wizard方法
- prompt/answer的长度：既要保留长数据，也要保留短数据，所谓的长数据还需要将各种重点信息隐藏在长句子中
- answer的分布多样性：answer需要足够的diversity
4.3 数据语义
数据语义其实在MLLMs中是存在的比较多的，我的理解是通过图像/视频语义的分布来进行数据的筛选，如下所示：
数据质量-SemDeDup: Data-efficient learning at web-scale through semantic deduplication_semdedup去重-CSDN博客
五、如何使用这些方法呢
我们可以将上述的方法和规则做成算子写到data-juicer等框架里面，做成数据filter的pipeline，这样就可以大规模的将网上的爬虫数据、公开数据、领域数据进行蒸馏和压缩，从而获得高质量数据。