开源大模型微调过程中数据质量控制

开源大模型微调过程中数据质量控制

在开源大模型微调实践中，数据质量直接决定了模型效果。本文记录一次踩坑经历，分享如何通过系统化方法控制数据质量。

常见问题

• 数据噪声：包含错误标签、不相关文本
• 数据分布偏斜：某些类别样本过少
• 格式不一致：JSON结构混乱，字段缺失

解决方案与代码示例

import pandas as pd
import numpy as np
from datasets import Dataset

# 1. 数据清洗函数
def clean_data(df):
    # 去除空值和重复值
    df = df.dropna()
    df = df.drop_duplicates()
    
    # 过滤长度异常的数据
    df = df[df['text'].str.len() > 10]  # 过滤过短文本
    df = df[df['text'].str.len() < 1000]  # 过滤过长文本
    
    return df

# 2. 数据质量检查函数
def quality_check(dataset):
    print(f"数据总量: {len(dataset)}")
    print(f"平均文本长度: {np.mean([len(x['text']) for x in dataset])}")
    print(f"文本长度标准差: {np.std([len(x['text']) for x in dataset])}")
    
    # 检查标签分布
    labels = [x['label'] for x in dataset]
    label_counts = pd.Series(labels).value_counts()
    print("标签分布:")
    print(label_counts)
    
# 3. 使用示例
if __name__ == "__main__":
    # 加载数据
    df = pd.read_csv('raw_data.csv')
    
    # 清洗数据
    clean_df = clean_data(df)
    
    # 转换为Dataset格式
    dataset = Dataset.from_pandas(clean_df)
    
    # 检查质量
    quality_check(dataset)

实践建议

1. 建立数据质量检查清单，包含长度、格式、分布等维度
2. 使用自动化脚本定期检查数据质量
3. 建立数据回滚机制，确保问题可追溯

通过以上方法，有效避免了因数据质量问题导致的微调失败。

踩坑提醒：不要忽视数据清洗，这是模型成功的基石。