大模型数据质量评估体系

在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。本文将构建一套可复现的数据质量评估体系。

核心评估维度

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
    return completeness

# 使用示例
# completeness = check_data_completeness(dataset)

2. 数据一致性验证

# 检查数据类型一致性
def validate_consistency(df):
    for col in df.columns:
        if df[col].dtype == 'object':
            # 检查字符串格式统一性
            pass

3. 异常值检测

from scipy import stats

def detect_outliers_zscore(df, threshold=3):
    z_scores = np.abs(stats.zscore(df.select_dtypes(include=[np.number])))
    return (z_scores > threshold).any(axis=1)

可复现评估流程

1. 数据加载与基础统计
2. 缺失值分析与处理
3. 异常值识别与标记
4. 数据分布可视化
5. 生成质量报告

通过这套体系，可以系统性地评估数据质量并制定相应的清洗策略。