資料預處理在發展大型語言模型時是一個關鍵的步驟，它有助於提高模型的效能和品質。以下是一些資料預處理的關鍵步驟：
- 清理資料：首先，需要清理資料中的不必要的字元、標點符號和特殊符號。這可以透過使用正規表示式或特定的字串處理函式來實現。另外，還可以去掉HTML標籤、URL、數字等無關的內容。
- 標準化資料：確保資料的一致性和標準性是很重要的。這包括將所有文字轉換成小寫或大寫，以便消除大小寫的差異。還可以對日期、時間等特殊格式進行標準化。
- 分詞和斷詞：對於大多數語言模型，將文字進行分詞或斷詞是必要的。這可以透過使用分詞器或斷詞器來實現，例如英文的詞袋模型或漢語的中文分詞系統。
- 去除停用詞：停用詞是指那些在語言分析中常常被忽略的常見詞語，如"and"、“the”、“is"等。這些詞對於模型的訓練和預測並沒有太大的幫助，因此可以在預處理過程中去除。
- 語言正規化：進一步對文字進行語言正規化處理，例如將不同的詞形轉換為共同的基本詞形，如將動詞進行詞形還原（lemmatization），將名詞進行單數轉複數處理。
- 資料向量化：最後，將處理後的文字資料轉換為可以用於訓練模型的數值表示形式。這可以透過向量化方法，如one-hot encoding、TF-IDF或詞嵌入（word embedding）等技術來實現。 這些資料預處理步驟有助於清理和準備資料，使其更適合用於訓練和預測大型語言模型。