LLM 向け MinHash でテキストの重複除去のメモLLM 向けデータセットでは, 重複や繰り返し(repeatation)が少ないことが重要となります. Scaling Laws and Interpretability of Learning from Repeated Data Deduplicating Training Data Makes Language Models Better CCNet(LLaMa などで使われた), RefinedWeb(Falcon)でも dedup は重要な役割を果たしています. 情報 基本は Suffix Array で exact match と MinHash(LSH, Locally Sensitive Hash)で fuzzy match でテキストの重複除去を行うのが昨今(2023/07 時点)での主流のようです. (SimHash は遅いので大規模では使わないっぽ?) Shingle
