模型训练数据集构建：从原始数据到高质量训练集
在大模型训练中，数据集的质量直接决定了模型性能。本文将分享构建高质量训练数据集的核心流程和实用技巧。
数据收集与预处理
首先需要进行数据清洗，去除重复、噪声和异常值。使用Python示例代码：
import pandas as pd
# 去除重复行
df = df.drop_duplicates()
# 删除缺失值过多的样本
threshold = 0.5
df = df.dropna(thresh=len(df.columns)*threshold)
特征工程关键步骤
特征提取是提升模型表现的关键。针对文本数据，可采用TF-IDF或词嵌入方法：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=10000, stop_words='english')
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(texts)
数据集划分策略
合理划分训练、验证和测试集：
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_temp, y_train, y_temp = train_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=42)
X_val, X_test, y_val, y_test = train_test_split(X_temp, y_temp, test_size=0.5, random_state=42)
数据质量评估
建立数据质量检查清单，包括：
- 数据分布一致性检查
- 样本多样性验证
- 异常值检测
通过以上步骤，可以构建出高质量的训练数据集，为大模型训练奠定坚实基础。
讨论