数据预处理阶段的异常处理机制

在大模型训练过程中，数据预处理阶段的异常处理是确保模型性能的关键环节。本文将围绕数据异常检测与处理机制展开讨论，并提供可复现的实践方案。

异常检测方法

1. 统计方法

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy import stats

def detect_outliers_zscore(df, columns, threshold=3):
    outliers = []
    for col in columns:
        z_scores = np.abs(stats.zscore(df[col]))
        outliers.extend(df[z_scores > threshold].index)
    return list(set(outliers))

# 使用示例
# df = pd.read_csv('data.csv')
# outliers = detect_outliers_zscore(df, ['feature1', 'feature2'])

2. 基于IQR的异常检测

def detect_outliers_iqr(df, columns):
    outliers = []
    for col in columns:
        Q1 = df[col].quantile(0.25)
        Q3 = df[col].quantile(0.75)
        IQR = Q3 - Q1
        lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
        upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
        outlier_indices = df[(df[col] < lower_bound) | (df[col] > upper_bound)].index
        outliers.extend(outlier_indices)
    return list(set(outliers))

异常处理策略

1. 删除异常值

# 删除检测到的异常值
filtered_df = df.drop(outliers, axis=0)

2. 替换异常值

# 使用中位数替换异常值
for col in columns:
    median_val = df[col].median()
    df.loc[df[col].isin(outliers), col] = median_val

大模型数据工程实践

在大模型训练场景中，建议采用多层异常检测机制，并结合业务逻辑进行定制化处理。同时，要建立异常数据的追踪与回溯机制，确保数据质量可追溯。

通过以上方法，可以有效提升数据预处理阶段的鲁棒性，为高质量的大模型训练奠定基础。