LLM微调中的数据采样策略

在LLM微调工程化实践中，数据采样策略直接影响模型性能。本文将分享几种实用的LoRA微调数据采样方案。

核心采样方法

1. 基于数据质量的采样

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设我们有标注质量分数的数据集
quality_scores = df['quality_score']
high_quality = df[quality_scores > 0.8]
medium_quality = df[(quality_scores >= 0.5) & (quality_scores <= 0.8)]

# 按质量比例采样
high_sampled = high_quality.sample(n=10000, random_state=42)
medium_sampled = medium_quality.sample(n=5000, random_state=42)

2. 类别平衡采样

# 使用分层采样确保各类别均衡
from imblearn.over_sampling import SMOTE

# 针对分类任务的平衡采样
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    features, labels, test_size=0.2, stratify=labels, random_state=42
)

LoRA微调实践

在Adapter微调场景中，建议采用以下策略：

• 优先使用高质量数据进行训练
• 按任务类型分层采样
• 设置最小数据量阈值避免过拟合

这些方法已在多个实际项目中验证有效，推荐在微调前进行数据预处理和采样优化。