大模型训练数据清洗自动化实现方案

大模型训练数据清洗自动化实现方案

在大模型训练过程中，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自动化方案，适用于文本、图像等多模态数据。

核心流程

1. 数据预处理：使用pandas进行基础数据格式统一
2. 异常值检测：基于统计方法和机器学习算法识别异常样本
3. 重复数据去重：利用dedupe库进行智能去重
4. 数据增强：对低质量样本进行数据扩充

关键代码示例

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

def clean_text_data(df):
    # 移除空值和重复行
    df = df.dropna().drop_duplicates()
    
    # 文本长度过滤（假设文本列名为'text'）
    df = df[df['text'].str.len() > 10]  # 过滤过短文本
    
    # 标准化处理
    scaler = StandardScaler()
    df[['length']] = scaler.fit_transform(df[['length']])
    
    return df

实施建议

• 建立数据质量监控指标体系
• 定期评估清洗效果并调整参数
• 保持清洗规则的可追溯性

该方案可有效提升大模型训练数据质量，建议在生产环境中逐步部署。

注意：本方案仅适用于公开数据集，请确保符合数据使用协议。