大模型训练前数据预处理流程设计与实现

大模型训练前数据预处理流程设计与实现

在大模型训练中，数据预处理是决定模型性能的关键环节。本文将分享一套可复现的数据预处理流程设计。

核心流程设计

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder

def preprocess_data(df):
    # 1. 缺失值处理
    df = df.fillna(method='ffill').fillna(0)
    
    # 2. 异常值检测与处理
    Q1 = df.quantile(0.25)
    Q3 = df.quantile(0.75)
    IQR = Q3 - Q1
    df = df[~((df < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (df > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)]
    
    # 3. 特征标准化
    scaler = StandardScaler()
    numeric_cols = df.select_dtypes(include=[np.number]).columns
    df[numeric_cols] = scaler.fit_transform(df[numeric_cols])
    
    return df

关键步骤说明

1. 缺失值处理：使用前向填充后补零的方式，确保数据完整性
2. 异常值检测：基于IQR方法识别并过滤异常样本
3. 特征标准化：统一量纲，提升模型收敛速度

这套流程可直接应用于大模型训练数据准备阶段，建议在生产环境中结合具体业务场景调整参数。