大模型微调过程中数据清洗技巧分享

大模型微调过程中数据清洗技巧分享

在大模型微调实践中，数据质量直接影响模型效果。本文总结了几个实用的数据清洗技巧。

1. 去除重复数据

import pandas as pd
# 读取数据
df = pd.read_csv('training_data.csv')
# 去除完全重复的样本
df_cleaned = df.drop_duplicates()
# 基于文本内容去重
df_cleaned = df.drop_duplicates(subset=['text_column'])

2. 异常值检测

# 检测文本长度异常
df['text_length'] = df['text'].str.len()
# 去除过长或过短的文本
df_filtered = df[(df['text_length'] > 10) & (df['text_length'] < 1000)]

3. 格式标准化

import re
# 统一大小写
df['text'] = df['text'].str.lower()
# 清理特殊字符
df['text'] = df['text'].apply(lambda x: re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', '', x))

4. 标签一致性检查

# 检查标签分布
label_counts = df['label'].value_counts()
# 处理标签不平衡问题
from sklearn.utils import resample

这些步骤可作为数据预处理的标准流程，显著提升微调效果。