大模型训练数据质量控制方法论总结
在大模型训练过程中，数据质量直接影响模型性能。本文总结一套系统性的数据质量控制方法论，涵盖数据清洗、特征工程和质量评估的完整流程。
数据质量评估框架
首先建立数据质量评估指标体系：
- 完整性：缺失值比例
- 一致性：格式统一性检查
- 准确性：异常值检测
- 时效性：数据更新频率
import pandas as pd
import numpy as np
def evaluate_data_quality(df):
# 计算缺失值比例
missing_ratio = df.isnull().sum() / len(df)
# 检查数据类型一致性
dtype_consistency = df.dtypes.value_counts()
# 异常值检测（基于IQR方法）
numeric_cols = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
outliers = {}
for col in numeric_cols:
Q1 = df[col].quantile(0.25)
Q3 = df[col].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
outliers[col] = ((df[col] < Q1 - 1.5 * IQR) |
(df[col] > Q3 + 1.5 * IQR)).sum()
return {
'missing_ratio': missing_ratio,
'dtype_consistency': dtype_consistency,
'outliers': outliers
}
数据清洗标准化流程
- 数据去重：使用哈希算法快速识别重复样本
- 缺失值处理：根据业务场景选择填充策略
- 异常值处理：基于领域知识决定保留或删除
- 数据格式统一：标准化时间、文本等格式
特征工程质量控制
特征选择时应考虑：
- 特征与目标变量的相关性
- 特征间的共线性检测
- 特征的业务合理性
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_regression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 特征标准化处理
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)
# 选择最优特征子集
selector = SelectKBest(score_func=f_regression, k=10)
X_selected = selector.fit_transform(X_scaled, y)
通过建立这套完整的质量控制体系，可以显著提升大模型训练数据的可靠性和最终效果。
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