大模型微调阶段的数据完整性保护

大模型微调阶段的数据完整性保护

在大模型微调过程中，数据完整性保护是确保模型训练质量的关键环节。本文将介绍如何通过数据校验和完整性检查来保护微调数据的安全性。

数据完整性验证方法

1. 哈希值校验

import hashlib
import json

def calculate_hash(data):
    if isinstance(data, str):
        data = data.encode('utf-8')
    return hashlib.sha256(data).hexdigest()

def verify_data_integrity(file_path, expected_hash):
    with open(file_path, 'rb') as f:
        file_content = f.read()
    actual_hash = calculate_hash(file_content)
    return actual_hash == expected_hash

2. 数据格式验证

import json

def validate_json_format(data):
    try:
        parsed_data = json.loads(data)
        # 验证必需字段
        required_fields = ['prompt', 'completion']
        for field in required_fields:
            if field not in parsed_data:
                return False, f"Missing field: {field}"
        return True, "Valid JSON format"
    except json.JSONDecodeError as e:
        return False, f"Invalid JSON: {str(e)}"

可复现测试步骤

1. 准备训练数据集并计算哈希值
2. 使用上述脚本验证数据完整性
3. 验证数据格式正确性

该方案可有效防止训练数据在传输或存储过程中的篡改，确保微调过程的安全可靠。

参考实现

• 数据完整性校验工具
• 安全测试框架集成
• 模型训练安全防护机制