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8300万条数据，83秒完成去重！ 这不是科幻，而是HuggingFace最新开源的语义去重神器SemHash的真实表现。 当我们谈论大语言模型训练时，数据质量往往被忽视。 重复的数据就像是给模型喂了一堆复印件 ，不仅浪费训练资源，还可能导致模型产生偏见。 但现在，这个问题有了解决方案！ HuggingFace的技术主管Philipp Schmid发布了一个「 神器级 」的开源库： SemHash 。 它不仅能找出完全重复的数据，还能识别那些 意思相近但表达不同的文本 。 最让人兴奋的是它的速度： 仅用83秒就完成了180万条WikiText数据的去重 ！ 这是什么概念？ ——相当于每秒处理2.2万条数据！ 为什么SemHash这么快？ 秘密在于它的「 双核引擎 」： Model2Vec ：负责生成文本嵌入向量 Vicinity ：通过ANN（近似最近邻）技术进行相似度搜索 这种组合让SemHash不仅能跑得快，还跑得准。在17个数据
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