大模型数据集构建的标准化流程

大模型数据集构建的标准化流程

在大模型训练中，高质量的数据集是成功的关键。本文将介绍一套可复现的数据集构建标准化流程。

1. 数据收集与预处理

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载原始数据
raw_data = pd.read_csv('raw_dataset.csv')

# 数据清洗：去除重复值和空值
raw_data = raw_data.drop_duplicates()
raw_data = raw_data.dropna()

# 文本数据标准化处理
raw_data['text'] = raw_data['text'].str.lower().str.strip()

2. 数据质量评估

建立数据质量指标体系，包括：

• 文本长度分布分析
• 重复内容检测
• 语言质量评分

3. 特征工程标准化

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

# TF-IDF特征提取
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=10000, ngram_range=(1,3))
features = vectorizer.fit_transform(raw_data['text'])

# 添加统计特征
raw_data['text_length'] = raw_data['text'].str.len()
raw_data['word_count'] = raw_data['text'].str.split().str.len()

4. 数据集划分与验证

按照8:1:1比例划分训练集、验证集和测试集，确保各子集在关键特征上分布一致。