微调数据质量评估体系构建实践

在LLM微调工程化实践中，数据质量评估是决定模型性能的关键环节。本文将分享一个可复现的微调数据质量评估体系构建方案。

评估框架设计

我们基于LoRA微调场景，构建了包含三个维度的评估体系：

1. 数据一致性检查
2. 语言质量评估
3. 任务相关性分析

具体实施步骤

1. 数据预处理与清洗

import pandas as pd
from datasets import Dataset

def clean_dataset(df):
    # 移除空值和重复行
    df = df.dropna().drop_duplicates()
    # 过滤长度异常的样本
    df = df[df['text'].str.len() > 10]
    return df

2. 语言质量评估

使用预训练的语言模型进行质量打分：

from transformers import pipeline

def evaluate_quality(texts):
    # 使用语言质量评估模型
    classifier = pipeline("text-classification", 
                       model="facebook/bart-large-cnn")
    scores = []
    for text in texts:
        result = classifier(text)
        scores.append(result[0]['score'])
    return scores

3. Adapter微调中的数据筛选

# 基于任务相关性分数筛选
threshold = 0.8
high_quality_data = dataset.filter(lambda x: x['relevance_score'] > threshold)

# 构建LoRA训练集
from peft import get_peft_model, LoraConfig
config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.01,
    bias="none"
)

该评估体系能够有效提升微调效率，为工程化实践提供数据质量保障。