开源大模型测试数据收集踩坑记录
最近在参与开源大模型测试项目时，遇到了一个令人头疼的问题：如何有效收集高质量的测试数据。作为测试工程师，我们深知数据质量直接影响模型性能评估的准确性。
我的踩坑经历
最初尝试使用Hugging Face的公开数据集，发现其中存在大量格式不统一、标注错误的数据。特别是当使用datasets.load_dataset()加载时，遇到了以下问题：
# 问题代码
from datasets import load_dataset
dataset = load_dataset("squad")
# 报错：ValueError: Unexpected field in dataset
解决方案
经过多次尝试，我总结了几个有效方法：
- 数据清洗优先：先使用
pandas进行基础清洗 - 格式标准化：统一转换为JSONL格式
- 质量检查：编写自动化脚本验证数据完整性
import pandas as pd
from datasets import Dataset
# 读取并清洗数据
raw_data = pd.read_csv('raw_dataset.csv')
filtered_data = raw_data.dropna(subset=['question', 'context'])
# 转换为标准格式
dataset = Dataset.from_pandas(filtered_data)
建议
建议大家在收集测试数据时，优先考虑数据质量而非数量，建立数据验证机制是关键。
社区提醒：请勿直接使用未经验证的公开数据集进行核心测试！
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