大语言模型（LLM）的性能上限由 “数据质量 × 数据规模 × 数据多样性” 共同决定 —— 预训练阶段的海量语料决定模型的泛化能力与语言理解基础，而知识库数据则决定模型的知识准确性与领域专业性。当前 LLM 落地面临的核心痛点之一，便是 “数据脏、处理难、知识杂”：预训练语料中混杂低质文本与噪声，知识库中存在事实矛盾与冗余，直接导致模型输出 “幻觉”、知识滞后或领域适配性差。本文将从技术实践角度，拆解大模型预训练数据的采集策略、全流程清洗技术，以及知识库数据的专项清洗方案，结合工具选型与案例，提供可落地的技术路径。

一、大语言模型预训练数据采集：多源融合与合规优先

预训练数据的核心需求是 “大规模、多领域、低噪声”，需在 “量” 的基础上保障 “质”，同时兼顾合规性与领域适配性。采集阶段的技术决策直接影响后续清洗成本，需从数据源选型、采集策略、合规风控三方面系统设计。

1. 预训练数据源分类与选型策略

LLM 预训练数据需覆盖 “通用语料 + 领域语料”，不同数据源的特点与适用场景差异显著，选型需结合模型定位（通用大模型 / 领域大模型）确定比例：

数据源类型	典型案例	特点	适用场景	占比建议（通用大模型）
公开通用语料库	Common Crawl、Wikipedia、BookCorpus