大模型训练数据清洗自动化流程设计

大模型训练数据清洗自动化流程设计

在大模型训练中，数据质量直接影响模型性能。本文分享一套可复现的数据清洗自动化流程。

核心流程

1. 数据加载与初步检查

import pandas as pd
import numpy as np

def load_and_inspect(data_path):
    df = pd.read_csv(data_path)
    print(f"数据形状: {df.shape}")
    print(f"缺失值统计:\n{df.isnull().sum()}")
    return df

2. 重复数据处理

# 识别并删除重复行
df_cleaned = df.drop_duplicates()
# 或基于特定列去重
df_cleaned = df.drop_duplicates(subset=['text_column'])

3. 异常值检测

# 使用IQR方法识别异常值
Q1 = df['numeric_column'].quantile(0.25)
Q3 = df['numeric_column'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
df_cleaned = df[(df['numeric_column'] >= lower_bound) & (df['numeric_column'] <= upper_bound)]

4. 文本数据标准化

# 统一文本格式，去除特殊字符
import re
def clean_text(text):
    text = re.sub(r'[^\w\s]', '', text)
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
    return text

自动化脚本整合

将上述步骤封装为完整清洗管道，可实现批量处理。建议定期运行此流程确保数据质量。

该方案适用于大多数大模型训练场景，可根据具体需求调整参数阈值。