大模型训练数据的质量控制标准

大模型训练数据的质量控制标准

在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。本文总结了数据质量控制的核心标准和可复现的检查流程。

核心质量指标

1. 数据完整性：检查缺失值比例，一般要求低于5%
2. 数据一致性：验证格式统一性，如日期格式、编码规范
3. 数据有效性：确保数据符合业务逻辑，如年龄范围在0-150之间

可复现检查步骤

import pandas as pd
import numpy as np

def quality_check(df):
    # 检查缺失值
    missing_ratio = df.isnull().sum() / len(df)
    print(f"缺失值比例：{missing_ratio}")
    
    # 检查重复数据
    duplicates = df.duplicated().sum()
    print(f"重复行数：{duplicates}")
    
    # 数据类型检查
    print("数据类型分布：")
    print(df.dtypes)
    
    return missing_ratio, duplicates

实施建议

建立自动化质量检查流水线，定期执行上述检查，并记录异常数据特征，形成质量报告模板。

该标准可作为团队数据治理的基础规范。