在大模型训练中，数据集构建标准是决定模型性能的关键环节。本文将分享一套可复现的数据集构建流程，涵盖数据清洗、特征工程和质量评估等核心步骤。
首先，数据清洗是基础工作。我们建议使用pandas进行数据预处理：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('raw_data.csv')
# 去除重复值
df = df.drop_duplicates()
# 处理缺失值
df = df.dropna(subset=['critical_column'])
# 异常值检测
Q1 = df['numeric_col'].quantile(0.25)
Q3 = df['numeric_col'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
df = df[~((df['numeric_col'] < Q1 - 1.5 * IQR) | (df['numeric_col'] > Q3 + 1.5 * IQR))]
其次，特征工程环节需要根据模型类型设计：
# 文本特征提取
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=10000, stop_words='english')
text_features = vectorizer.fit_transform(df['text_column'])
# 数值特征标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
numeric_features = scaler.fit_transform(df[['feature1', 'feature2']])
最后，建立质量评估指标：
- 数据完整性：缺失率 < 5%
- 数据一致性：重复率 < 1%
- 特征分布：符合预期分布
这套标准确保了数据集的高质量和可复现性，是大模型训练成功的重要保障。
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