大模型训练数据集构建流程标准化方法

大模型训练数据集构建流程标准化方法

在大模型训练中，数据质量直接决定了模型性能。本文将介绍一套标准化的数据集构建流程，帮助数据科学家高效构建高质量训练数据。

标准化流程框架

1. 数据源整合与清洗

import pandas as pd
import numpy as np

def clean_data(df):
    # 去除重复值
    df = df.drop_duplicates()
    # 处理缺失值
    df = df.fillna(method='ffill').fillna(0)
    # 异常值检测
    Q1 = df.quantile(0.25)
    Q3 = df.quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    df = df[~((df < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (df > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)]
    return df

2. 特征工程标准化

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder

def feature_engineering(df):
    # 数值特征标准化
    scaler = StandardScaler()
    numerical_cols = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
    df[numerical_cols] = scaler.fit_transform(df[numerical_cols])
    
    # 分类特征编码
    categorical_cols = df.select_dtypes(include=['object']).columns
    for col in categorical_cols:
        le = LabelEncoder()
        df[col] = le.fit_transform(df[col].astype(str))
    return df

3. 数据集划分与验证

from sklearn.model_selection import train_test_split

def split_dataset(X, y, test_size=0.2, val_size=0.1):
    # 先划分测试集
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
        X, y, test_size=test_size, random_state=42, stratify=y
    )
    # 再从训练集中划分验证集
    X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(
        X_train, y_train, test_size=val_size/(1-test_size), 
        random_state=42, stratify=y_train
    )
    return (X_train, X_val, X_test, y_train, y_val, y_test)

通过这套标准化流程，可以确保数据集构建的可复现性和质量一致性。建议在实际项目中建立标准化的数据处理流水线，提高团队协作效率。