大模型训练数据的质量保障机制

在大模型训练中，数据质量直接决定了模型性能。本文将介绍一套完整的数据质量保障机制，包括数据清洗、异常检测和特征工程等关键环节。

数据质量评估流程

1. 数据清洗

首先进行基础数据清洗：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('model_data.csv')
# 删除重复值
 df.drop_duplicates(inplace=True)
# 处理缺失值
df.fillna(method='ffill', inplace=True)
# 去除异常值
Q1 = df.quantile(0.25)
Q3 = df.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
df = df[~((df < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (df > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)]

2. 特征工程

构建高质量特征：

# 文本特征提取
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=10000, stop_words='english')
X_text = vectorizer.fit_transform(df['text_column'])

# 数值特征标准化
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_numeric = scaler.fit_transform(df[['numeric_col1', 'numeric_col2']])

3. 质量监控

建立自动化监控：

• 数据分布稳定性检查
• 特征相关性分析
• 模型预测一致性验证

通过以上机制，可以有效保障大模型训练数据质量。建议定期执行这些步骤，确保数据持续符合训练要求。