用于LLM持续预训练的含特殊令牌文本是否需要清理？

核心区别：持续预训练 vs 指令微调 #

• 持续预训练的核心目标是强化模型对通用自然语言分布、语言规律的理解与生成能力，本质和初始预训练逻辑一致，只是在已有模型基础上补充文本数据，拓宽模型的语言知识边界。
• 指令微调的目标是让模型快速适配特定任务的指令范式、对话逻辑，这类{"from": "human"}的特殊令牌是用来明确角色边界、任务信号的标记，帮助模型对齐指令响应逻辑。

是否需要清理的判断逻辑 #

情况1：持续预训练以补充通用语言能力为目标 #

建议完全清理这些特殊令牌，仅保留纯自然语言的对话内容：

• 提取"value"字段中的真实文本，整理成贴近自然对话的格式（比如Human: some question\nAssistant: answer，或直接保留连贯的问答文本）。
• 原因：这类JSON结构的令牌属于元数据标记，不属于自然语言的正常组成部分。持续预训练阶段让模型学习这类标记，会干扰它对正常语言分布的学习，可能导致模型在生成通用文本时无意义地输出类似格式，影响生成质量。

情况2：持续预训练以强化对话/指令能力为目标（类持续微调） #

可以保留令牌，但需统一格式：

• 确保所有数据的令牌结构完全一致（比如全程使用[ {"from": "human", "value": "..."} ]的固定格式，不要混合其他标记方式）。
• 原因：如果你的持续预训练本质是在预训练阶段注入对话指令逻辑，这类标记可作为模型识别对话角色的信号，相当于提前完成部分指令对齐工作。但要控制这类数据的占比，避免挤占通用文本的学习空间，导致模型通用性下降。

额外注意事项 #

• 无论选择保留还是清理，都要保证数据格式完全一致：要么全清理为纯文本，要么全保留统一的令牌结构，避免混合状态让模型学到混乱的语言分布。
• 若选择保留令牌，建议先做小范围测试：用少量数据训练后，观察模型生成结果是否出现无意义的令牌输出，再根据效果调整策略。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Anton Kostin