大模型训练数据完整性验证方法

大模型训练数据完整性验证方法

在大模型训练过程中，数据完整性是确保模型性能和可靠性的关键因素。本文将介绍几种实用的数据完整性验证方法。

1. 基础数据校验

首先进行基本的数据格式检查：

import pandas as pd
import numpy as np

def basic_validation(df):
    # 检查缺失值
    missing_values = df.isnull().sum()
    print("缺失值统计：", missing_values[missing_values > 0])
    
    # 检查数据类型
    print("数据类型：\n", df.dtypes)
    
    # 检查重复行
    duplicates = df.duplicated().sum()
    print("重复行数：", duplicates)

2. 数据一致性验证

针对文本数据，使用以下方法验证一致性：

# 字符长度检查
def text_length_check(df, column):
    lengths = df[column].str.len()
    print(f"文本长度统计：\n{lengths.describe()}")
    
    # 异常值检测
    Q1 = lengths.quantile(0.25)
    Q3 = lengths.quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
    upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
    
    outliers = df[(lengths < lower_bound) | (lengths > upper_bound)]
    print(f"异常长度文本数量：{len(outliers)}")

3. 数据分布验证

通过统计检验确保数据分布合理性：

from scipy import stats

# 正态性检验
def normality_test(df, column):
    stat, p_value = stats.shapiro(df[column].dropna())
    print(f"Shapiro-Wilk检验 p值：{p_value}")
    if p_value > 0.05:
        print("数据符合正态分布")
    else:
        print("数据不符合正态分布")

实施建议

1. 建立自动化验证流水线
2. 设置阈值告警机制
3. 定期执行完整性检查
4. 记录验证结果便于追溯