大模型测试数据标注质量控制方法

大模型测试数据标注质量控制方法

在大模型开发过程中，数据标注质量直接影响模型性能。本文介绍一套可复现的标注质量控制方法。

核心控制流程

1. 标注规范制定：建立详细的标注指南，包含示例、边界情况处理规则

2. 标注人员培训：通过测试题库确保标注一致性

3. 质量抽检机制：随机抽取10%的标注数据进行交叉验证

可复现步骤

import pandas as pd
import numpy as np

def quality_check(df, threshold=0.8):
    # 计算标注一致性
    consistency = df.groupby('sample_id').apply(
        lambda x: len(set(x['label'])) == 1
    ).mean()
    
    # 检查标注规范符合度
    compliance = df['compliance_score'].mean()
    
    return {
        'consistency': consistency,
        'compliance': compliance,
        'quality_score': (consistency + compliance) / 2
    }

# 使用示例
# df = pd.read_csv('annotations.csv')
# result = quality_check(df)

质量保障措施

• 建立标注质量评估指标体系
• 定期组织标注人员评审会议
• 采用自动化工具辅助标注一致性检查

该方法已在多个开源项目中验证，可有效提升标注数据质量。