大語言模型（LLM）的性能上限由 “數據質量 × 數據規模 × 數據多樣性” 共同決定 —— 預訓練階段的海量語料決定模型的泛化能力與語言理解基礎，而知識庫數據則決定模型的知識準確性與領域專業性。當前 LLM 落地面臨的核心痛點之一，便是 “數據臟、處理難、知識雜”：預訓練語料中混雜低質文本與噪聲，知識庫中存在事實矛盾與冗余，直接導致模型輸出 “幻覺”、知識滯后或領域適配性差。本文將從技術實踐角度，拆解大模型預訓練數據的采集策略、全流程清洗技術，以及知識庫數據的專項清洗方案，結合工具選型與案例，提供可落地的技術路徑。

一、大語言模型預訓練數據采集：多源融合與合規優先

預訓練數據的核心需求是 “大規模、多領域、低噪聲”，需在 “量” 的基礎上保障 “質”，同時兼顧合規性與領域適配性。采集階段的技術決策直接影響后續清洗成本，需從數據源選型、采集策略、合規風控三方面系統設計。

1. 預訓練數據源分類與選型策略

LLM 預訓練數據需覆蓋 “通用語料 + 領域語料”，不同數據源的特點與適用場景差異顯著，選型需結合模型定位（通用大模型 / 領域大模型）確定比例：

數據源類型	典型案例	特點	適用場景	占比建議（通用大模型）
公開通用語料庫	Common Crawl、Wikipedia、BookCorpus