大模型训练前数据清洗流程设计

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清洗流程设计。

核心清洗步骤

1. 数据完整性检查

import pandas as pd
import numpy as np

def check_data_quality(df):
    # 检查缺失值
    missing_data = df.isnull().sum()
    # 检查重复行
    duplicates = df.duplicated().sum()
    # 检查数据类型
    dtypes = df.dtypes
    return missing_data, duplicates, dtypes

2. 异常值处理

# 使用IQR方法识别异常值
Q1 = df['column'].quantile(0.25)
Q3 = df['column'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR
# 剪裁或删除异常值

3. 文本数据清洗

import re

def clean_text(text):
    # 移除特殊字符
    text = re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', '', text)
    # 标准化空格
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
    return text

关键要点

• 建立数据质量基线
• 保留清洗过程日志
• 验证清洗效果

这套流程可有效提升大模型训练数据质量，确保特征工程阶段的稳定性。