大模型训练数据质量控制

在大模型训练过程中，数据质量直接决定了模型性能。本文将分享一套完整的数据质量控制流程和实用技巧。

数据质量评估框架

1. 数据完整性检查

import pandas as pd
import numpy as np

def check_data_completeness(df):
    completeness = df.isnull().sum() / len(df) * 100
    print("缺失率统计:")
    print(completeness[completeness > 0])
    return completeness

2. 数据一致性验证

# 检查数值范围合理性
def validate_numeric_range(df, column, min_val, max_val):
    invalid_rows = df[(df[column] < min_val) | (df[column] > max_val)]
    print(f"异常值数量: {len(invalid_rows)}")
    return invalid_rows

核心数据清洗步骤

1. 重复数据去重：使用df.drop_duplicates()
2. 异常值处理：基于3σ原则或IQR方法识别并处理
3. 文本数据标准化：统一编码格式，去除特殊字符

实际操作建议

• 建立数据质量监控仪表板
• 设置自动化质量检查脚本
• 定期进行数据采样验证

通过这套系统化的质量控制方法，可以显著提升大模型训练数据的可靠性。