إنتقل إلى المحتوى الرئيسي

الفصل 2: جودة البيانات وتنقيحها

بناء مجموعات بيانات تدريب عالية الجودة​

تحدد جودة البيانات جودة النموذج. يغطي هذا الفصل تصفية وتنظيف وتنقيح مجموعات البيانات.


أبعاد الجودة​

البعدالوصفالتحقق
الدقةصحيحة من الناحية الواقعيةمراجعة بشرية
الصلةذات صلة بحالة الاستخدام الخاصة بكتوافق المجال
التنوعتغطي سيناريوهات مختلفةتحليل التوزيع
التناسقتنسيق وأسلوب موحدفحوصات آلية
الاكتمالاستجابات كاملة ومتسقةتصفية الطول

خط أنابيب تصفية البيانات​

def filter_quality(example):
"""Filter low-quality examples."""
output = example.get("output", "")

# Length check
if len(output) < 50:
return False
if len(output) > 4000:
return False

# Language check
if not is_english(output):
return False

# Format check
if contains_only_code(output) and not is_coding_task(example):
return False

return True

dataset = dataset.filter(filter_quality)

إزالة التكرار​

إزالة الأمثلة المكررة أو شبه المكررة:

from datasets import load_dataset

# Exact deduplication
seen = set()
def deduplicate(example):
key = hash(example["instruction"] + example["output"])
if key in seen:
return False
seen.add(key)
return True

dataset = dataset.filter(deduplicate)

تسجيل الجودة​

استخدام نموذج تسجيل:

def score_quality(example):
"""Score example quality 1-5."""
# Could use a classifier or LLM
prompt = f"""Rate this response quality 1-5:
Q: {example['instruction']}
A: {example['output']}
Score:"""

score = scoring_model.generate(prompt)
return {"quality_score": int(score)}

dataset = dataset.map(score_quality)
dataset = dataset.filter(lambda x: x["quality_score"] >= 4)

إرشادات حجم مجموعة البيانات​

حالة الاستخدامالحجم الموصى به
تكييف الأسلوب100-500 مثال
تخصص المهمة500-2,000 مثال
خبرة المجال2,000-10,000 مثال
تعليمات عامة10,000+ مثال

النقاط الرئيسية​

✅ الجودة > الكمية دائمًا ✅ التصفية بقوة للحصول على جودة عالية ✅ إزالة التكرارات ✅ ضمان التنوع في الأمثلة ✅ مراجعة بشرية للتطبيقات الحرجة


الانتقال إلى الفصل 3 →