大模型测试数据治理

大模型测试数据治理

在大模型测试过程中，数据治理是确保测试结果可靠性和可复现性的关键环节。本文将围绕测试数据的采集、清洗、标注和版本控制等方面展开讨论。

测试数据质量控制方法

首先需要建立标准化的数据采集流程。建议使用如下Python脚本进行数据预处理：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

def clean_dataset(df):
    # 去除重复值
    df = df.drop_duplicates()
    # 处理缺失值
    df = df.fillna(method='ffill')
    # 数据类型转换
    df['score'] = pd.to_numeric(df['score'], errors='coerce')
    return df

# 加载数据
raw_data = pd.read_csv('test_data.csv')
processed_data = clean_dataset(raw_data)

数据版本管理

建议采用Git LFS进行大模型测试数据版本控制：

# 初始化Git仓库
git init

# 添加数据文件
git add test_data_v1.csv

# 提交并标记版本
git commit -m "Add initial test data v1.0"
git tag v1.0.0

标注数据质量监控

建立标注一致性检查机制，通过以下方式验证标注质量：

from collections import Counter

def check_annotation_consistency(df):
    # 检查标注分布
    label_dist = Counter(df['label'])
    print(f"Label distribution: {label_dist}")
    
    # 计算标注一致性率
    consistency_rate = len(df[df['confidence'] > 0.9]) / len(df)
    print(f"High confidence rate: {consistency_rate:.2%}")

通过建立完善的数据治理体系，可以显著提升大模型测试的可靠性和效率。