大模型测试数据的标准化处理

大模型测试数据的标准化处理踩坑记录

最近在参与开源大模型测试项目时，遇到了一个让人头疼的问题：测试数据的标准化处理。作为一个测试工程师，我本以为这会是个简单的工作，但实际操作中却踩了不少坑。

问题背景

我们的测试环境需要处理来自不同来源的数据，包括CSV文件、JSON格式和数据库导出的数据。最初我们直接使用原始数据进行测试，结果发现模型输出结果不稳定，错误率明显偏高。

踩坑过程

第一步：简单清洗 最初尝试了最基础的清洗方法，只做了去重和空值处理。

import pandas as pd

def basic_clean(data):
    df = pd.read_csv(data)
    df.dropna(inplace=True)
    df.drop_duplicates(inplace=True)
    return df

结果：模型表现仍然不稳定。

第二步：格式统一 接着尝试统一数据格式，但忽略了字段类型的一致性。

# 错误示例
for col in df.columns:
    if col in ['age', 'score']:
        df[col] = df[col].astype(int)  # 字符串转整数时出错

结果：出现大量类型转换异常。

第三步：真正的标准化 最终通过以下标准化流程才解决问题：

1. 数据类型检查与转换
2. 编码统一（UTF-8）
3. 日期格式规范化
4. 数值范围校验
5. 特殊字符处理

可复现步骤

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime

def standardize_data(df):
    # 1. 统一编码
    df = df.applymap(lambda x: x.encode('utf-8').decode('utf-8') if isinstance(x, str) else x)
    
    # 2. 数据类型标准化
    for col in df.columns:
        if df[col].dtype == 'object':
            try:
                df[col] = pd.to_numeric(df[col])
            except:
                pass  # 保持字符串
    
    # 3. 空值处理
    df.fillna('NULL', inplace=True)
    
    return df

这个标准化流程让我们的测试结果稳定了很多，强烈建议大家在进行大模型测试前做好数据标准化工作。