LLM微调时数据清洗过程中的陷阱
在大模型微调过程中，数据清洗是确保模型质量和安全性的关键环节。然而，许多安全工程师在实际操作中容易忽视一些潜在陷阱。
常见陷阱分析
1. 敏感信息泄露风险 在数据清洗时，如果未彻底去除个人身份信息（PII）和机密数据，可能导致敏感信息泄露。例如：
import pandas as pd
import re
def remove_pii(data):
# 移除邮箱地址
data['text'] = data['text'].str.replace(r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,}\b', '[EMAIL]', regex=True)
# 移除电话号码
data['text'] = data['text'].str.replace(r'\b\d{3}-\d{3}-\d{4}\b', '[PHONE]', regex=True)
return data
2. 数据偏见引入 不当的数据清洗可能引入新的偏见，特别是在处理多语言数据时。建议使用专门的偏见检测工具进行验证。
3. 语义破坏风险 过度清洗可能导致重要语义信息丢失。应建立质量评估机制，确保清洗前后数据一致性。
安全测试建议
建议使用开源工具如dataprofiler进行数据质量检查，并定期执行安全审计。
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