# Deduplikacja i dekontaminacja

EN: **Deduplication and decontamination** · id `dedup`

Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Dane dla AI](https://aiatlasgraph.com/t/data.md) › [Czyszczenie i jakość](https://aiatlasgraph.com/t/cleaning.md) › Deduplikacja i dekontaminacja

## Description

- PL: Usuwanie powtórzeń i prawie-powtórzeń oraz wycinanie z danych treningowych przykładów, które pokrywają się z testami.
- EN: Removing duplicates and near-duplicates, and cutting training examples that overlap with test sets.

## In one sentence

- PL: To usuwanie powtórzeń oraz przykładów, które mogłyby zdradzić modelowi odpowiedzi ze sprawdzianu.
- EN: This removes duplicates and learning examples that could reveal answers from a model's test.

## Problem it solves

- PL: Powtórzenia wypaczają materiał do nauki, a znane pytania sprawdzianu zawyżają ocenę modelu.
- EN: Repeated material distorts learning, while familiar test questions make a model's score look better than it should.

## What it does

- PL: Porównuje treści pod kątem kopii i podobnych fragmentów, także między materiałem do nauki a zbiorem do sprawdzania.
- EN: It compares content for copies and similar passages, including overlaps between learning material and the test collection.

## Everyday example

- PL: Przygotowując materiały szkoleniowe, usuwasz kopie tego samego artykułu i fragmenty pokrywające się z pytaniami sprawdzianu.
- EN: When preparing learning material, you remove copies of an article and passages that overlap with test questions.

## This concerns you if you…

- PL: łączysz zbiory, które mogą zawierać te same treści
- PL: chcesz sprawdzić model na nieznanych mu przykładach
- EN: combine collections that might contain the same material
- EN: want to test a model on unfamiliar examples

## Keywords

MinHash · locality-sensitive hashing · exact hashing · n-gram overlap · semantic similarity · benchmark decontamination

## How it works

- PL: Dokładne powtórzenia wykrywa się skrótami, a podobne fragmenty indeksami podobieństwa i porównaniem tekstu. Dekontaminacja dodatkowo porównuje dane treningowe z materiałem ewaluacyjnym, usuwając znalezione nakładanie.
- EN: Exact duplicates are found with hashes, while near-duplicate passages use similarity indexes and text comparison. Decontamination additionally compares training data against evaluation material, removing detected overlap.

## Limits

- PL: Próg podobieństwa może usuwać użyteczne warianty lub przepuszczać parafrazy. Nieznany zbiór treningowy i ukryte testy uniemożliwiają pełną kontrolę kontaminacji.
- EN: Similarity thresholds may remove useful variations or miss paraphrases. Unknown training corpora and hidden tests prevent complete contamination checks.

## Key terms

- PL: **MinHash**: Przybliżony podpis zbioru fragmentów, używany do wyszukiwania podobnych dokumentów.
- PL: **kontaminacja testu**: Obecność materiału ewaluacyjnego lub jego odpowiedników w danych treningowych.
- EN: **MinHash**: An approximate set signature used to find similar documents.
- EN: **test contamination**: Evaluation material or its equivalents appearing in training data.

## Know first

- [Embeddingi zdań i dokumentów (modele embeddingowe) (Sentence and document embeddings (embedding models))](https://aiatlasgraph.com/t/textembeddings.md)
- [Zbiory testowe i regresje (Evaluation datasets and regression tests)](https://aiatlasgraph.com/t/evalsets.md)

## Examples

- PL: MinHash · podobieństwo embeddingów · dekontaminacja n-gramowa
- EN: MinHash · embedding similarity · n-gram decontamination

## Subtopics (1 direct, 1 in total)

- [Deduplikacja semantyczna (po embeddingach) (Semantic deduplication with embeddings)](https://aiatlasgraph.com/t/semanticdedup.md): Removing semantic near-duplicates by clustering embeddings from a pretrained model and pruning pairs above a similarity threshold.

## Related topics

Untyped, symmetric "see also" links.

- [Filtrowanie jakości (heurystyki i klasyfikatory) (Quality filtering with heuristics and classifiers)](https://aiatlasgraph.com/t/qualityfiltering.md)
- [Metryki i benchmarki (Metrics and benchmarks)](https://aiatlasgraph.com/t/metrics.md)
- [Podziały i wyciek danych (Data splits and leakage)](https://aiatlasgraph.com/t/splits.md)
- [Przeciek danych i nasycenie benchmarków (Benchmark contamination and saturation)](https://aiatlasgraph.com/t/benchcontamination.md)
- [Przetwarzanie danych na dużą skalę (Large-scale data processing)](https://aiatlasgraph.com/t/largescaleprocessing.md)
- [Rodzaje wycieku danych i ich wykrywanie (Types of data leakage and their detection)](https://aiatlasgraph.com/t/leakagetypes.md)

## Sources

- [LLM Course (Maxime Labonne)](<https://github.com/mlabonne/llm-course>) `mlabonne-llm-course` · by Maxime Labonne

---

AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/dedup · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30