數據清理的煉金術：用Embedding技術純化數據，運用類似 Model Distillation的純化方式打造高效訓練集與優異的模型訓練成果
目錄
數據清理的重要性：
用Embedding技術提煉核心價值
筆者其實是一名化學博士，作為一名化學家，我熟悉如何從複雜的混合物中提煉出純物質化合物。而在AI領域，數據清理的過程與此類似，我們需要從混亂的原始數據中，過濾掉無關信息，提取真正有價值的部分，為AI模型提供最佳的訓練數據集 (Data set)。
然而，數據清理的挑戰不僅是去除那些明顯的無效數據。在文本數據中，有些片段看似相關，但卻可能干擾模型訓練；而有些片段乍看無用，實際上卻隱含著重要信息。這些情境下，人為的主觀判定往往難以統一，甚至可能產生截然不同的結果。
因此，如何讓數據清理更加精準且高效，就成為了一個核心問題。在這裡，Embedding技術與聚類算法扮演了重要角色。Embedding技術能文本轉換為數值向量，捕捉其深層語義結構，而聚類算法則能根據數據之間的相似性，幫助我們將數據分類與分群，進一步揭示其內在價值。這種結合方式，不僅提高了數據處理的準確性，也為模型訓練打下堅實基礎。
從化學實驗到AI數據清理：
聚類算法的實踐之路
在化學實驗中，從手動管柱層析到製備級HPLC（高效液相層析）的躍遷，讓我們的純化效率和精度實現了飛躍。在數據清理領域，這樣的技術躍遷同樣存在。最初，我希望利用Embedding技術將文本數據映射到高維語義空間，並藉此提取數據的內在結構。然而，這一過程就像手動管柱層析，繁瑣、低效，且需要大量人工干預，讓數據處理成為一項費時費力的任務。
為了解決這一痛點，我結合 Claude 和 Cursor 等AI編程工具，快速開發了一套數據清理與分群分析軟體。這套軟體運用了聚類算法，能夠自動判定數據分佈特性，即使是那些人為難以主觀判定的數據片段，也能依據其內在的語義關聯，找出其真實價值。此外，GPT模型輔助生成的分析報告，讓數據處理的每一個環節都實現了高度自動化，就像HPLC串接TOF-MS（質譜儀，分析物質質量的東西）一樣，讓數據的「分離」和「鑑定」實現了一體化操作。
這樣的工具不僅讓數據清理的效率大幅提升，也降低了技術門檻。即便你沒有深厚的程式背景，也可以藉助這些工具，快速搭建出符合自身需求的數據處理管線，完成從據取到結果分析的整個流程。
AI數據處理技術全景：
五步驟優化您的訓練數據
數據清理過程就像一場精密的實驗，每個階都需要專門的工具和方法來提煉核心價值。以下以 Step 1 到 Step 5 的方式，完整呈現數據清理的全流程，以及各技術方法的實際應用。
Step 1: 嵌入方法 – 提取數據的語義核心
數據清理的第一步是提取核心特徵。嵌入方法能將文本轉換為向量，將語義信息數值化，為後續處理提供結構化基礎，並構建更加精準的 Data Set。
| 模型 | 特點與應用 |
|---|---|
OpenAI Embedding Model |
|
Sentence-BERT |
|
Step 2: 分群算法 – 精篩選數據的分離工具
提取語義特徵後，我們需要進一步篩選數據。分群算法能根據數據的內在結構將其劃分為不同群集，為後續的清理和分析提供依據。
| 算法 | 特點與應用 |
|---|---|
K-means |
|
DBSCAN |
|
HDBSCAN |
|
Step 3: 降維技術 – 化繁為簡的必備手段
當分群完成後，我們可能面臨數據維度過高的問題。降維技術能幫助我們簡化數據結構，保留重要信息，讓後續分析更加直觀。
| 技術 | 特點與應用 |
|---|---|
PCA |
|
t-SNE |
|
UMAP |
|
Step 4: 評估指標 – 確保數據清理的效果
分群和降維後，需用定量指標來評估數據清理是否達到預期目標。
| 指標 | 特點與應用 |
|---|---|
Silhouette Score |
|
Davies-Bouldin Index |
|
Calinski-Harabasz Index |
|
Step 5: GPT模型分析 – 智能化群集評估
在完成初步的群集分析後，我們可以運用GPT-4模型對各個群集的文本內容進行深入分析。透過自定義的System Prompt和User Prompt，GPT模型能夠：
- 自動識別和篩選高質量訓練數據
- 快速清洗數據集，移除雜訊與異常值
- 最大化模型訓練的數據質量
- 降低人工篩選的客觀偏差
- 顯著提升模型的泛化能力
這種基於大型語言模型的分析方法，能夠幫助我們從語義層面深入理解數據分布的特點，為後續的數據清理和預處理工作提供更準確的指導方向。
五步驟循環的數據清理流程：邁向最佳化條件
數據清理並非單向完成的過程，而是一個不斷迭代優化的循環。透過 Step 1 到 Step 5，我們能對數據進行全面處理，而 Step 5 的GPT模型分析結果不僅是清理工作的終點，還是下一次迴圈的起點。這種方法使我們能逐步接近數據處理的 Optimized Condition。
- 從Step 1開始：嵌入技術提取語義特徵，為數據清理奠定基礎。
- 經過Step 2到Step 4：分群篩選數據、降維簡化結構，並利用評估指標檢測效果，形成初步的清理框架。
- 進入Step 5：GPT模型深入分析群集特徵，提出增減群集數量的建議，指出需要進一步清理或剃除的群集，讓數據更貼近目標。
- 再次回到Step 1基於修正後的數據與參數，重新進行嵌入取與分群分析，進一步優化整個清理流程。
通過這樣的迴圈，每一輪處理都比前一次更加精準，數據的結構與特徵也會越來越清晰，最終找到適合模型訓練的最佳條件。這種迭代優化的流程，讓數據清理不僅僅是固定步驟的執行，而是一個動態調整、逐步精進的科學過程。
應用範例情境：
K-means分群與資料分佈可視化
在訓練具有良好泛化能力的模型時，資料分佈的均衡性至關重要。我們期望模型能夠接觸到各種類型的訓練樣本，並且這些樣本在數量上應該盡可能平均分配，以避免模型在訓練過程中過度偏向特定類型的數據。
為了實現這個目標，我們可以運用K-means聚類算法進行資料分析。通過設定適當的群集數量，並合AI生成的分析報告，我們可評估數據的分佈情況。以下圖的分析結果為例，群組3（淺藍色區域）與其他群組，在二維向量空間中存在顯著重疊，這表明該群集的數據可能需要進一步優化和清理，以提高模型的學習效果。
可以同時輸出3D圖的好處，不外乎是進一步確認，或許二維圖中有所重疊，但在三維圖中是可被區分的 (如圖例)。
DBSCAN異常點檢測與數據清理
當我們的目標是別和移除數據中的雜訊時，DBSCAN（密度基礎的空間聚類算法）提供了更精確的解決方案。這個算法能夠有效識別偏離主要群集的異常點，或是儘管在向量圖中無顯著差異，但實際卻被分出為極小群集，都是值得我們去關注並對其做進一步預處理的，協助我們找出那些與主要訓練數據集特徵明顯不符的樣本。這種方法特別適合用於清理訓練數據集，確保數據質量的一致性。
執行上的挑戰：
數據清理的第一步
儘管技術日益精進，送入正確的 Crude Data 仍是數據清理成功的關鍵。不同文本類型和需求，需要採取適合的初步整理策略，就像化學實驗中，反應結束後先進行基本的萃取，將有機相與水相分離，去除大部分雜質，為後續純化鋪平道路。
數據清理的第一步在於初步篩選和整理，例如清除文本中的格式字符、移除異常數據或填補合理空值。這一步的效率和準確性直接影響後續嵌入與分群的效果。唯有打好基礎，才能真正發揮技術的價值，實現數據煉金術的最終目標。
結語：
數據煉金術，在化學實驗中比起蒸餾Model Distillation，更像是純化過程
有人提出過 模型蒸餾 Model Distillation, 但如果把數據比喻成化學中的原料，那麼我們正在做的我覺得更像是將 crude（粗產物）進行 purify（純化） 的實驗。無論是利用嵌入方法進行特徵提取，還是用聚類算法清理雜質，我們的每一步，像化學家在實驗室裡反覆實，目的是提取出數據的核心價值，為AI模型提供最純淨、最有效的養分。
如今，隨著像 Claude 和 Cursor 這樣的AI編程工具的出現，這種「純化實驗」已經不再是技術專家的專利。即使你沒有深厚的技術背，也可以輕鬆使用這些工具，快速打造出符合自身需求的解決方案。就像現代化學設備讓研究更高效、可控，AI工具也在降低門檻，讓數據處理不再需要高昂的學習成本。
不僅是技術應用，更是工作方法的變革，從處理雜亂的原料開始，經過AI的算法與工具支持，最終提煉出一份純淨、高質量的數據集。我們正在用技術讓數據煉金術變得更加精準，也更加親民。
無論你是一位AI研究者、數據分析師，還是對技術充滿好奇的初學者，這場純化數據的「實驗」都能成為你工作中不可或缺的一部分。讓我們一起運用數據煉金術，提煉出數據的真正價值，將其應用於改變現實的每個角落！
關鍵詞：數據預處理 | 聚類算法 | Embedding | AI ML | Fine-tuning
The post 數據煉金術：用聚類算法與Model Distillation清理數據，打造最佳訓練集｜AccuResearch Vol 3 appeared first on Accucrazy 肖準.
