大模型测试数据去重策略研究

在大模型训练和测试过程中，数据去重是确保测试质量的关键环节。本文将探讨大模型测试数据去重策略，并提供可复现的实现方案。

问题背景

在大模型测试中，重复数据会导致测试结果偏差，影响模型性能评估。常见的重复包括：完全相同的样本、语义相似但表述不同的样本。

核心策略

1. 基于哈希的去重

import hashlib
import pandas as pd

def compute_hash(text):
    return hashlib.md5(text.encode()).hexdigest()

df = pd.read_csv('test_data.csv')
df['hash'] = df['prompt'].apply(compute_hash)
df_unique = df.drop_duplicates(subset=['hash'])

2. 基于语义相似度的去重

from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
embeddings = model.encode(df['prompt'].tolist())

# 计算相似度矩阵
similarity_matrix = cosine_similarity(embeddings)

# 去重阈值设置为0.95
threshold = 0.95
used_indices = set()
unique_indices = []

for i in range(len(similarity_matrix)):
    if i not in used_indices:
        similar_indices = [j for j in range(i+1, len(similarity_matrix)) 
                          if similarity_matrix[i][j] > threshold]
        used_indices.update(similar_indices)
        unique_indices.append(i)

实施建议

• 建议先进行哈希去重，再进行语义去重
• 设置合理的相似度阈值（通常0.85-0.95）
• 定期更新去重规则以适应数据变化

通过以上策略，可有效提升大模型测试数据质量，确保评估结果的可靠性。