大模型训练数据质量监控体系搭建

在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。本文将介绍如何构建一套可复现的数据质量监控体系。

核心监控指标

1. 数据完整性检查

import pandas as pd
import numpy as np

def check_data_completeness(df):
    completeness = (df.count() / len(df)) * 100
    missing_cols = completeness[completeness < 95].index.tolist()
    return {
        'overall_completeness': completeness.mean(),
        'missing_columns': missing_cols
    }

2. 数据一致性验证

# 检查文本长度分布
def check_text_consistency(df, text_col):
    df['text_length'] = df[text_col].str.len()
    q1, q3 = df['text_length'].quantile([0.25, 0.75])
    iqr = q3 - q1
    lower_bound = q1 - 1.5 * iqr
    upper_bound = q3 + 1.5 * iqr
    outliers = df[(df['text_length'] < lower_bound) | 
                 (df['text_length'] > upper_bound)]
    return len(outliers)

实施步骤

1. 建立数据质量基线，定期扫描数据集
2. 配置自动化监控告警机制
3. 构建数据质量报告模板
4. 建立数据清洗流水线

通过这套体系，可以有效保障大模型训练数据的高质量。