大模型微调数据质量评估指标体系构建

大模型微调数据质量评估指标体系构建

在大模型微调过程中，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。

核心评估指标

1. 数据分布一致性：使用Kolmogorov-Smirnov检验验证训练集与测试集分布差异
2. 标签噪声率：通过交叉验证计算错误标注比例
3. 样本多样性：基于TF-IDF向量计算样本间相似度

实践步骤

import numpy as np
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from scipy.stats import ks_2samp

def evaluate_data_quality(data):
    # 分布一致性检验
    ks_stat, p_value = ks_2samp(data['train'], data['test'])
    
    # 标签噪声检测
    noise_rate = calculate_label_noise(data['labels'])
    
    # 多样性分析
    similarity_matrix = cosine_similarity(data['features'])
    diversity_score = 1 - np.mean(similarity_matrix[np.triu(np.ones_like(similarity_matrix), k=1) == 1])
    
    return {
        'ks_statistic': ks_stat,
        'noise_rate': noise_rate,
        'diversity_score': diversity_score
    }

该评估体系可帮助数据科学家快速识别低质量样本，提升微调效果。