大模型训练数据质量评估指标体系

在大模型训练中，数据质量直接影响模型性能。本文分享一套可复现的数据质量评估体系。

核心指标体系

1. 多样性检测：使用TF-IDF计算词汇分布熵值，熵值>0.8表示分布均匀
2. 一致性检查：通过N-gram重复率判断，重复率<5%为合格
3. 噪声识别：基于语言模型困惑度，困惑度>1000则存在噪声

可复现步骤：

import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

def calculate_diversity(texts):
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(texts)
    # 计算熵值
    entropy = -np.sum(tfidf_matrix.mean(axis=0) * np.log(tfidf_matrix.mean(axis=0)))
    return entropy

建议在生产环境中建立自动化质量监控流水线，定期评估数据集质量，确保模型训练效果。