大模型数据标注质量控制方法

大模型数据标注质量控制方法

在大模型训练过程中，数据标注质量直接影响模型性能。本文将分享一套系统性的标注质量控制方法。

标注一致性检查

首先建立标注指南并进行多轮培训，然后实施交叉验证机制。通过以下代码实现标注一致性评分：

import pandas as pd
from sklearn.metrics import cohen_kappa_score

def calculate_consistency(df, annotator_col1, annotator_col2):
    kappa = cohen_kappa_score(df[annotator_col1], df[annotator_col2])
    return kappa

标注偏差检测

使用统计方法识别异常标注，通过计算标注分布的Z-score来发现偏离正常范围的标注。

质量评估指标

建立包含准确率、召回率和F1分数的综合评估体系，定期生成质量报告。

持续改进机制

建立反馈循环，定期回顾标注质量并优化标注流程。通过自动化工具监控标注质量，及时发现并纠正问题。