大模型测试数据质量评估方法

大模型测试数据质量评估方法

在大模型测试中，数据质量直接影响模型性能和可靠性。本文介绍一套系统性的数据质量评估方法。

核心评估维度

1. 数据多样性：通过计算词汇丰富度、主题分布等指标评估
2. 数据一致性：检查标签一致性、格式统一性
3. 数据完整性：识别缺失值、异常值

可复现评估流程

import pandas as pd
import numpy as np
from collections import Counter

def evaluate_data_quality(df):
    # 1. 多样性评估
    vocab_size = len(set(str(df).split()))
    unique_ratio = df.nunique() / len(df)
    
    # 2. 一致性检查
    consistency_score = 1 - (df.isnull().sum().sum() / (df.shape[0] * df.shape[1]))
    
    # 3. 完整性评估
    completeness = df.notnull().sum().sum() / (df.shape[0] * df.shape[1])
    
    return {
        'diversity': vocab_size,
        'consistency': consistency_score,
        'completeness': completeness
    }

质量保障实践

建议建立自动化数据质量检查流水线，定期评估训练数据集，确保模型训练的稳定性和可靠性。