LLM训练数据质量控制方法总结

在大模型安全与隐私保护领域，训练数据质量直接关系到模型的安全性和可靠性。本文将从数据清洗、偏差检测和隐私保护三个维度，总结可复现的数据质量控制方法。

数据清洗流程

首先进行基础数据去重和格式标准化：

import pandas as pd
import hashlib

def deduplicate_data(df):
    # 基于内容哈希去重
    df['hash'] = df['text'].apply(lambda x: hashlib.md5(x.encode()).hexdigest())
    df_clean = df.drop_duplicates(subset=['hash'])
    return df_clean

# 示例使用
# df_clean = deduplicate_data(df)

偏差检测方法

通过统计分析识别数据分布偏差：

import numpy as np
from scipy import stats

def detect_bias(df, column):
    # 计算分位数和偏度
    quantiles = df[column].quantile([0.25, 0.5, 0.75])
    skewness = stats.skew(df[column])
    return {'quantiles': quantiles, 'skewness': skewness}

隐私保护策略

实施数据脱敏和差分隐私：

import re

def sanitize_data(text):
    # 移除敏感信息模式
    text = re.sub(r'\b\d{3}-\d{2}-\d{4}\b', '[SSN_REDACTED]', text)
    text = re.sub(r'\b\d{10,15}\b', '[PHONE_REDACTED]', text)
    return text

通过这些可复现的工具和流程，可以有效提升LLM训练数据质量，为模型安全奠定基础。

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