微调数据标注质量控制方法总结

在LLM微调工程化实践中，数据标注质量直接决定了模型性能上限。本文总结一套可复现的标注质量控制方法。

1. 标注规范制定 首先建立标准化的标注指南，以情感分析为例：

# 标注类别定义
LABELS = {
    'POSITIVE': 0,
    'NEGATIVE': 1,
    'NEUTRAL': 2
}

2. 多人标注与一致性检查 采用3人标注机制，一致性阈值设为80%：

import numpy as np

def calculate_consistency(labels_list):
    # labels_list: [[label1, label2, label3], ...]
    agreements = []
    for labels in labels_list:
        unique_labels = set(labels)
        if len(unique_labels) == 1:
            agreements.append(1.0)
        else:
            agreements.append(len(unique_labels)/len(labels))
    return np.mean(agreements)

3. 标注工具集成 使用Label Studio进行标注，通过API获取质量指标：

# 获取标注质量报告
GET /api/projects/{project_id}/stats/

4. LoRA微调中的质量验证 在LoRA微调后，通过以下方式验证数据质量对模型效果的影响：

• 用高质量标注数据训练LoRA模块
• 与低质量数据对比测试
• 使用验证集评估准确率差异

该方法已在多个NLP任务中验证有效，建议结合具体业务场景调整参数。