大模型测试数据清洗技术实践

在大模型测试中，数据质量直接影响测试效果。本文分享一种实用的大模型测试数据清洗技术。

核心思路

基于数据质量指标（如重复率、空值率、格式规范性）进行自动化过滤和标准化处理。

可复现步骤

1. 数据加载：使用pandas读取测试数据集
2. 质量评估：计算重复率、缺失值比例等指标
3. 清洗操作：

   import pandas as pd
   
   # 加载数据
   df = pd.read_csv('test_data.csv')
   
   # 去除重复行
   df_clean = df.drop_duplicates()
   
   # 处理缺失值
   df_clean = df_clean.dropna(subset=['prompt', 'response'])
   
   # 格式标准化
   df_clean['prompt'] = df_clean['prompt'].str.strip()
   df_clean['response'] = df_clean['response'].str.strip()
   

4. 输出清洗后数据集

关键价值

• 保证测试数据一致性
• 提升测试效率
• 降低人工清洗成本

该方案可作为测试流程中的标准预处理步骤，建议在CI/CD流水线中自动化执行。