大模型训练数据质量控制与清洗方法论

大模型训练数据质量控制与清洗方法论

在大模型训练实践中，数据质量问题直接决定了模型效果上限。本文基于实际项目经验，分享一套可复现的数据质量控制体系。

数据质量评估框架

首先建立数据质量评估指标体系：

• 完整性检查：df.isnull().sum() 检查缺失值
• 一致性验证：df.duplicated().sum() 去重检测
• 格式规范性：使用正则表达式验证文本格式

核心清洗流程

import pandas as pd
import re

def clean_dataset(df):
    # 1. 删除重复行
    df = df.drop_duplicates()
    
    # 2. 清理缺失值
    df = df.dropna(subset=['text', 'label'])
    
    # 3. 文本格式标准化
    df['clean_text'] = df['text'].apply(lambda x: re.sub(r'\s+', ' ', x.strip()))
    
    # 4. 过滤低质量样本
    df = df[df['clean_text'].str.len() > 50]
    return df

实践建议

1. 建立数据质量监控面板，定期评估数据集健康度
2. 制定自动化清洗脚本，避免人工干预导致的偏差
3. 设置质量阈值，低于标准的数据样本直接剔除

这套方法已在多个大模型项目中验证有效，可作为标准流程部署。