在大模型微调阶段，数据质量直接影响模型性能表现。本文将从数据清洗、特征工程和质量评估三个维度，分享实用的数据质量控制方法。
数据清洗策略
首先进行重复数据检测与去重：
import pandas as pd
# 检测重复行
df_duplicated = df[df.duplicated(keep=False)]
# 删除完全重复的样本
df_cleaned = df.drop_duplicates()
其次，针对缺失值处理：
# 统计各列缺失比例
missing_ratio = df.isnull().sum() / len(df)
# 删除缺失率超过30%的列
df_cleaned = df.dropna(thresh=len(df)*0.7, axis=1)
特征工程优化
在大模型训练中，特征表示的质量至关重要。推荐使用以下方法：
- 文本标准化：统一大小写、去除特殊字符
- 词干提取：减少词汇变体影响
- 向量化处理：使用TF-IDF或BERT嵌入进行特征转换
质量评估体系
建立数据质量评分机制：
# 构建质量指标
quality_score = (
0.4 * (1 - missing_ratio.mean()) +
0.3 * (1 - duplicate_ratio) +
0.3 * diversity_score
)
定期监控数据分布变化，确保训练稳定性。
通过以上方法，可以显著提升大模型微调阶段的数据质量，为后续模型性能优化奠定基础。
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