大模型测试中的数据集划分策略
在大模型测试实践中，数据集划分是影响测试效果的关键环节。近期在参与一个开源大模型质量保障项目时，踩了一个关于数据集划分的坑。
问题描述
最初我们采用的是简单随机划分（random split）的方式，将数据集按8:1:1划分为训练、验证、测试集。但在实际测试中发现，模型在验证集上的表现异常稳定，而在测试集上却出现了明显的性能下降。
根本原因分析
经过排查发现，原始数据集中存在时间序列特征的数据分布不均。简单随机划分导致了训练集和测试集的时间分布差异过大，违背了独立同分布假设。
解决方案
针对此问题，我们采用了分层抽样策略（stratified sampling）并结合时间序列特性进行划分：
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
def temporal_stratified_split(df, target_col, test_size=0.1, val_size=0.1):
# 按时间排序
df = df.sort_values('timestamp')
# 先划分测试集，确保时间连续性
train_val, test = train_test_split(
df, test_size=test_size, random_state=42
)
# 再在剩余数据中划分验证集
train, val = train_test_split(
train_val, test_size=val_size/(1-test_size), random_state=42
)
return train, val, test
实践建议
- 对于时间序列数据，优先考虑时间顺序划分
- 保持各子集在关键特征上的分布一致性
- 建立自动化测试脚本验证划分结果
这坑踩得有点惨，但为后续测试流程标准化积累了宝贵经验。
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