大模型训练数据质量监控体系设计

在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。本文将构建一套可复现的数据质量监控体系。

核心监控维度

1. 数据完整性检查

import pandas as pd
import numpy as np

def check_data_completeness(df):
    completeness = (df.count() / len(df)) * 100
    missing_cols = df.columns[df.isnull().any()].tolist()
    return {
        'completeness_rate': completeness,
        'missing_columns': missing_cols,
        'total_missing_count': df.isnull().sum().sum()
    }

2. 数据一致性验证

# 检查数据类型一致性
def validate_data_types(df):
    type_consistency = {}
    for col in df.columns:
        if df[col].dtype == 'object':
            type_consistency[col] = df[col].apply(lambda x: isinstance(x, str)).all()
    return type_consistency

3. 异常值检测

from scipy import stats

def detect_outliers_iqr(df, column):
    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
    outliers = df[(df[column] < lower_bound) | (df[column] > upper_bound)]
    return len(outliers)