OpenAI的中文训练数据怕是有点脏

OpenAI的GPT-oss模型在开源后，吸引了很多开发者对其进行深入剖析。通过一些特殊算法、参数检测以及与模型的互动，GPT-oss的中文训练数据呈现出一种“脏”的现象。

数据分析方法

研究人员采用了一系列方法来探究训练数据中隐藏的内容。

1. 权重分析：通过查看模型参数中的“权重”，研究人员能够识别出哪些词在模型中占据更重要的地位。这些高频词汇包括大量的脏话、广告词以及其他敏感词。
2. 直接询问模型：通过向模型输入一些特定的词汇，观察其反应，可以确定这些词是否在训练中被频繁使用。
3. 词汇排行与分组：将识别出的词汇按照频率和性质进行排序，以找出哪些是属于脏话、广告或特殊词组。
4. 测试网络热词和怪词：通过输入一些无意义或敏感的网络词汇，测试模型对这些词汇的熟悉程度。

敏感词和无效词的影响

下表展示了一些敏感词在模型中的存在情况排行：

不难发现，这些“脏”词每次被加载至模型内部进行推理，无论用户的输入是什么，都会影响到输出内容。

识别与过滤的挑战

在机器学习领域，模型对某些词有反应说明该词可能是训练数据的一部分。这种现象称为“成员推断”。通过与不同版本的GPT模型对比测试，“敏感token”的识别能力差异明显。这意味着训练数据的来源广泛且复杂，比如来自GitHub的公开仓库，包含大量非ASCII标记的内容。

DeepSeek模型的处理方式

值得注意的是，DeepSeek开源模型在训练前进行数据过滤、清洗和人工审核，以最大程度减少敏感内容的进入。这表明，虽然目前中文互联网上的公开内容质量并未显著提升，但通过严格的数据处理策略，可以有效降低垃圾信息的影响。

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