大模型训练中数据清洗流程优化

在大模型训练中，数据清洗是决定模型性能的关键环节。本文将分享一套可复现的数据清洗流程优化方案。

数据清洗流程概述

首先，我们从原始数据集中识别并处理以下问题：

1. 重复数据 - 使用pandas的drop_duplicates()方法
2. 缺失值处理 - 采用插值或删除策略
3. 异常值检测 - 基于IQR方法筛选
4. 文本清洗 - 去除特殊字符和多余空格

核心代码实现

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

def clean_data(df):
    # 1. 删除重复行
    df = df.drop_duplicates()
    
    # 2. 处理缺失值
    df = df.fillna(method='ffill')  # 前向填充
    
    # 3. 异常值处理
    Q1 = df.quantile(0.25)
    Q3 = df.quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    df = df[~((df < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (df > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)]
    
    # 4. 文本清理
    df['text'] = df['text'].str.replace(r'[\W_]+', ' ', regex=True)
    df['text'] = df['text'].str.strip()
    
    return df

优化建议

• 使用并行处理加速清洗过程
• 建立数据质量监控指标
• 定期回滚清洗策略验证效果

该方案已在多个大模型项目中验证，可直接应用于生产环境。