StarCoder 的数据处理：GitHub 代码去重、秘密信息过滤与许可协议分类 大家好，今天我们来探讨一下大型语言模型 StarCoder 在数据处理方面的一些关键技术，主要集中在三个方面：GitHub 代码去重、秘密信息过滤以及许可协议分类。这些步骤对于构建一个高质量、安全且合规的代码数据集至关重要。 1. GitHub 代码去重 在大规模代码数据集上训练语言模型时，代码重复是一个常见的问题。如果模型在大量重复的代码上进行训练，可能会导致过拟合，从而降低模型的泛化能力。此外，重复的代码也会占用宝贵的计算资源。因此，代码去重是数据预处理中必不可少的一环。 1.1 为什么需要去重？ 减少过拟合： 重复代码会过度强化模型对特定模式的记忆，导致在新代码上的表现不佳。 提高训练效率： 减少数据量可以显著缩短训练时间，降低计算成本。 提高模型泛化能力： 去除冗余信息有助于模型学习更通用的代码模式。 1.2 去重策略 常见的代码去重策略包括： 完全重复删除： 识别并删除完全相同的代码片段。 近似重复删除： 识别并删除相似但不完全相同的代码片段。 完全重复删除相对简单，而近似重复删除则需要更复杂 …