DeepSeek-V3 的训练数据集如何整理 整理的格式

### 准备和整理 DeepSeek-V3 训练数据集 对于DeepSeek-V3而言，其训练数据集的准备和整理需遵循特定的要求以确保模型能够高效学习并达到预期性能。虽然具体的细节可能依赖于应用场景，通常情况下，数据预处理阶段涉及以下几个方面： #### 数据清洗与标准化 在构建用于训练的数据集之前，重要的是要对原始数据进行清理和标准化操作。这包括去除无关字符、统一编码格式（如UTF-8）、转换大小写等措施来提高数据质量[^1]。 #### 文本分词 由于DeepSeek-V3基于Transformer架构工作，因此输入序列需要被分割成更小单位——通常是单词或子词级别。可以采用BPE(Byte Pair Encoding) 或 WordPiece 方法来进行有效的词汇表创建及文本切分[^2]。 #### 序列长度调整 考虑到内存占用率以及计算效率的问题，在实际应用中往往会对每条记录的最大允许长度做出限定；超出部分会被截断而不足之处则通过填充特殊标记符(PAD token) 来补齐至固定尺寸。 #### 特殊标记添加 为了使模型更好地理解句子结构及其上下文关系，还需要向每个样本两端分别加入特殊的起始(SOS, Start Of Sequence) 和结束(EOS, End Of Sequence) 符号作为边界指示器。 #### 辅助信息补充 除了基本的文字内容外，有时也会附加其他元数据字段给定语料库中的各个实例，比如时间戳、作者身份标签等等，以便让算法获取更多维度的信息支持多模态特征提取过程。 ```python import pandas as pd from transformers import BertTokenizerFast tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('bert-base-uncased') def preprocess_data(df): df['text_cleaned'] = df['raw_text'].apply(lambda x: clean_and_normalize(x)) encodings = tokenizer( list(df['text_cleaned']), truncation=True, padding='max_length', max_length=512, return_tensors="pt" ) # Add SOS and EOS tokens if necessary sos_token_id = tokenizer.cls_token_id eos_token_id = tokenizer.sep_token_id input_ids_with_special_tokens = [ [sos_token_id] + ids.tolist()[:510] + [eos_token_id] for ids in encodings.input_ids ] attention_masks = [[1]*len(ids) for ids in input_ids_with_special_tokens] processed_dataset = { 'input_ids': torch.tensor(input_ids_with_special_tokens), 'attention_mask': torch.tensor(attention_masks) } return processed_dataset ```