大模型训练数据的质量监控系统

大模型训练数据的质量监控系统踩坑记录

最近在搭建大模型训练数据质量监控系统时踩了不少坑，分享一下经验教训。

问题背景

在处理大规模文本数据时，发现模型训练效果不稳定，怀疑是数据质量问题。于是开始构建数据质量监控体系。

核心监控指标

import pandas as pd
import numpy as np
from collections import Counter

def data_quality_check(df):
    # 1. 文本长度分布检查
    df['text_length'] = df['content'].str.len()
    
    # 2. 重复文本检测
    df['is_duplicate'] = df.duplicated(subset=['content'], keep=False)
    
    # 3. 格式一致性检查
    df['has_special_chars'] = df['content'].str.contains(r'[\W_]+', regex=True)
    
    return df

踩坑要点

1. 内存溢出问题：直接处理百万级数据会导致内存爆掉，建议分块处理
2. 编码异常：部分文本包含特殊字符导致解析失败，需添加异常捕获
3. 性能优化：使用pandas的apply比逐行遍历快10倍以上

复现步骤

1. 准备测试数据集
2. 运行上述代码检查数据质量
3. 根据结果过滤低质量样本

这系统真的值得每个数据科学家都掌握！