LLM测试数据集的质量评估

在大模型测试中，数据集质量直接影响测试效果和结果可靠性。本文将介绍如何系统性地评估LLM测试数据集的质量。

数据集质量评估维度

1. 数据多样性评估

import pandas as pd
from collections import Counter

def evaluate_diversity(df, column):
    # 计算唯一值比例
    unique_ratio = len(df[column].unique()) / len(df)
    # 计算类别分布
    distribution = df[column].value_counts()
    return {
        'unique_ratio': unique_ratio,
        'num_categories': len(distribution),
        'distribution': distribution.to_dict()
    }

2. 数据一致性检查

# 检查数据格式一致性
def check_consistency(df, columns):
    inconsistencies = {}
    for col in columns:
        # 检查空值
        null_count = df[col].isnull().sum()
        # 检查数据类型
        dtype = df[col].dtype
        inconsistencies[col] = {'nulls': null_count, 'dtype': str(dtype)}
    return inconsistencies

可复现评估流程

1. 数据加载：使用pandas加载测试数据集
2. 维度分析：分别检查文本长度、词汇多样性等指标
3. 质量打分：建立评分体系，综合评估数据集质量

高质量的数据集应具备良好的多样性分布和一致性特征，为后续模型测试提供可靠基础。