大模型测试中的数据质量保障策略

在大模型测试中，数据质量直接决定了模型性能评估的可靠性。本文将分享一个踩坑经历，以及如何通过自动化手段保障数据质量。

踩坑记录

上周在测试一个问答大模型时，发现模型输出结果异常，起初以为是模型训练问题，但经过排查发现，测试数据集中存在大量格式错误的样本。比如，部分问题字段为空，或者答案字段包含特殊字符导致解析失败。

解决方案

我们开发了一个简单的数据质量检查脚本：

import pandas as pd
import re

def check_data_quality(df):
    issues = []
    # 检查空值
    for col in df.columns:
        if df[col].isnull().sum() > 0:
            issues.append(f"{col}列存在空值")
    
    # 检查特殊字符
    for idx, row in df.iterrows():
        if re.search(r'[\x00-\x1f\x7f-\xff]', str(row['question'])):
            issues.append(f"问题字段包含非法字符，行{idx}")
    
    return issues

自动化保障

建议在测试流程中加入数据预处理步骤，通过CI/CD流水线自动校验数据质量，避免人工遗漏。

总结

数据质量是大模型测试的基石，必须建立完善的数据验证机制。