LLM测试数据的质量控制

LLM测试数据的质量控制

在大模型测试中，测试数据质量直接决定了模型性能评估的可靠性。本文将介绍如何通过自动化手段保障LLM测试数据质量。

常见问题

• 数据偏见：训练数据存在性别、地域等偏见
• 格式不一致：问答格式混乱，影响模型理解
• 语义重复：大量相似表述降低测试有效性

自动化质量检查方案

import pandas as pd
import re
from collections import Counter

class TestDataValidator:
    def __init__(self):
        self.bad_patterns = [
            r'\b(男|女)\b',  # 性别词汇
            r'\b(中国|美国|日本)\b'  # 地域词汇
        ]
    
    def validate_data_quality(self, df):
        results = {
            'format_issues': self.check_format(df),
            'bias_issues': self.check_bias(df),
            'repetition_rate': self.check_repetition(df)
        }
        return results
    
    def check_format(self, df):
        # 检查问答格式是否正确
        format_errors = []
        for idx, row in df.iterrows():
            if not (row['question'] and row['answer']):
                format_errors.append(idx)
        return len(format_errors)
    
    def check_bias(self, df):
        # 检查是否存在明显偏见
        bias_count = 0
        for idx, row in df.iterrows():
            text = f"{row['question']} {row['answer']}"
            for pattern in self.bad_patterns:
                if re.search(pattern, text):
                    bias_count += 1
                    break
        return bias_count
    
    def check_repetition(self, df):
        # 检查重复率
        questions = df['question'].tolist()
        unique_questions = len(set(questions))
        total_questions = len(questions)
        return 1 - (unique_questions / total_questions)

# 使用示例
validator = TestDataValidator()
data = pd.read_csv('test_data.csv')
results = validator.validate_data_quality(data)
print(results)

可复现步骤

1. 准备测试数据集（CSV格式）
2. 运行上述验证脚本
3. 根据结果调整数据清洗策略

通过建立这样的自动化检查流程，可以显著提升LLM测试数据的可靠性和有效性。建议在CI/CD流程中集成此验证机制。