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

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 ClaudeCursor 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。

Fig. 1 展示了Embedding軟體的功能介面,包括主要選單、工具欄以及嵌入式分析的可視化窗口,幫助用戶進行數據處理和模型分析。

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 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
  • 作用:將文本映射到高維語義空間,捕捉文本之間的語義關聯
  • 適用場景:多種數據、跨模態語義分析,如用戶評論篩選
  • 優勢:高效處理大規模數據,準確提取語義特徵
Sentence-BERT
  • 作用:生成緊湊的句子表示,計算語義似度
  • 適用場景:精細語義對比的場合,如文本去重或高相關文本匹配
  • 優勢:提升語義相似度計算的精確性,避免遺漏重要信息

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
  • 作用:基於歐氏距離將數據分為固定數量的群集
  • 適用場景:數據結構較規則且需要快速分類的情況
  • 優勢:運行速度快,適合作為初步分群工具
DBSCAN
  • 作用:基密度分群,能發現任意狀的群集並檢測異常數據
  • 適用場景:數據分佈不規則或有異常點的情況
  • 優勢:自動發現異常點,提升數據清理的準確性
HDBSCAN
  • 作用:自適應處理不同密度的數據群集
  • 適用場景:分佈密度不均且不易調參的情況
  • 優勢:穩定性高,減少參數調整的麻煩

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
  • 作用:保留數據最大方差,簡化數據結構
  • 適用場景:數據分佈規則且需要快速降維的場合
  • 優勢:計算速度快,易於理解主要變異來源
t-SNE
  • 作用:非線性降維,適合高維數據的可視化分析
  • 適用場景:需要直觀展示數據分群結果的場合
  • 優勢:保留局部結構,相似數據更緊密地集
UMAP
  • 作用:平衡局部與全局數據特徵,提升降維效率
  • 適用場景:需要兼顧效率和準確性的降維場景
  • 優勢:計算速度快,保留更多數據的撲結構

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
  • 作用:評估分群緊密度和分離程度
  • 適用場景:驗證分群結構是否合理
  • 優勢:分數越接近1,示分群效果越好
Davies-Bouldin Index
  • 作用:衡量簇內相似性與簇間差異
  • 適用場景:比較多種分群方法的效果
  • 優勢:值越小,表示分群效果越好
Calinski-Harabasz Index
  • 作用:比較簇間方差與簇內方差,評估分群整體效率
  • 適用場景:快速篩選最佳分群方法
  • 優勢:分數越高,分群越緊密且分散均勻

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:

  1. 自動識別和篩選高質量訓練數據
  2. 快速清洗數據集,移除雜訊與異常值
  3. 最大化模型訓練的數據質量
  4. 降低人工篩選的客觀偏差
  5. 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。

Data Refinement Cycle 流程圖,展示了數據處理的五個循環步驟:Step 1 嵌入技術從原始數據中提取語義特徵,Step 2 利用分群方法篩選數據,Step 3 通過降維簡化數據結構,Step 4 使用評估指標檢測效果,Step 5 運用GPT模型進行深入分析,最後重新迭代回到Step 1,形成完整的數據精煉循環。

  1. 從Step 1開始:嵌入技術提取語義特徵,為數據清理奠定基礎。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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)。

Fig. 2 展示了透過K-means分群產生的2D與3D資料視覺化結果,顯示資料點依據分群結果被劃分成不同顏色的群組,便於觀察分群結構及分佈特性。

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。

Fig. 3 展示了利用DBSCAN分群方法挑選出主要群集以外的噪點,這些噪點以特別標記方式區分,清晰顯示其與主要群集的分離特性,有助於異常資料的鑑別與處理。

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 ClaudeCursor 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

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