在LLM测试中，数据质量直接决定了模型性能评估的可靠性。本文将介绍一套完整的测试数据清洗与标注流程，确保测试环境的纯净性。
数据清洗步骤
- 数据去重：使用Python脚本进行重复数据检测
import pandas as pd
data = pd.read_csv('test_data.csv')
duplicates = data[data.duplicated(subset=['prompt'], keep=False)]
filtered_data = data.drop_duplicates(subset=['prompt'], keep='first')
- 异常值过滤：设置合理的文本长度阈值
filtered_data = filtered_data[
(filtered_data['prompt'].str.len() > 10) &
(filtered_data['prompt'].str.len() < 1000)
]
- 格式标准化：统一文本编码和换行符处理
filtered_data['prompt'] = filtered_data['prompt'].str.replace('\r\n', '\n')
filtered_data['prompt'] = filtered_data['prompt'].str.encode('utf-8').decode('utf-8')
标注体系设计
建立标准化的标注模板，包括：
- 准确性：0-5分评分
- 完整性：是否覆盖所有关键信息点
- 一致性：输出格式是否统一
通过自动化工具实现批量标注，确保测试数据质量可控。
环境保障
定期清理测试环境中的临时文件和缓存数据，避免历史数据污染当前测试结果。
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