大模型数据处理流程标准化建设

大模型数据处理流程标准化建设踩坑记录

最近在参与大模型训练项目时，深感数据处理流程标准化的重要性。分享一下我在实践中遇到的几个典型问题和解决方案。

问题一：数据清洗不规范导致的偏差

最初我们直接使用原始数据集进行训练，结果发现模型效果不佳。经过排查发现，原始数据中存在大量噪声数据和格式不一致的字段。正确的做法应该是建立统一的数据清洗流程：

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')
    # 标准化文本格式
    df['text'] = df['text'].str.strip().str.lower()
    return df

问题二：特征工程缺乏统一标准

不同工程师对同一数据集的特征提取方式不一致，导致模型训练结果不稳定。建议建立特征工程流水线：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

class FeaturePipeline:
    def __init__(self):
        self.vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=10000, stop_words='english')
    
    def fit_transform(self, texts):
        return self.vectorizer.fit_transform(texts)

问题三：数据版本控制缺失

建议使用Git LFS或专门的数据版本管理工具，确保每次实验都有可追溯的数据集。

标准化建设是提升大模型项目质量的关键环节，大家在实践中有什么好的经验分享吗？