大模型训练数据平衡性分析

大模型训练数据平衡性分析踩坑记录

在大模型微调过程中，训练数据的平衡性直接影响模型性能。最近在做电商商品分类任务时遇到了严重的类别不平衡问题。

问题复现

使用PyTorch DataLoader加载数据时发现：

from collections import Counter
import torch
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

class SimpleDataset(Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = data
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)
    
    def __getitem__(self, idx):
        return self.data[idx]

# 模拟不平衡数据
train_data = ['category_A'] * 1000 + ['category_B'] * 100 + ['category_C'] * 50
counter = Counter(train_data)
print(counter)  # Counter({'category_A': 1000, 'category_B': 100, 'category_C': 50})

解决方案

过采样策略：使用imbalanced-learn库进行SMOTE处理
损失函数加权：在训练时为少数类设置更高权重
分层抽样：保证每个batch中各类别比例均衡

实践建议

建议在训练前先做数据分布统计，避免模型偏向多数类。使用class_weight='balanced'参数可以有效缓解这个问题。

Judy370 · 2026-01-08T10:24:58

数据不平衡不是训练前的简单统计就能解决的，关键是要在模型架构层面就考虑类别平衡问题。建议在损失函数中加入Focal Loss，让模型更关注难分样本。

Victor750 · 2026-01-08T10:24:58

过采样策略看似简单，实际操作中容易造成过拟合。我建议结合欠采样和数据增强技术，比如对少数类商品图片做旋转、裁剪等变换来增加多样性。

StaleSong · 2026-01-08T10:24:58

分层抽样确实能缓解batch内不平衡，但要注意验证集也要保持同样的分布。很多团队在验证阶段直接用全量数据，结果导致评估指标失真。

GentleBird · 2026-01-08T10:24:58

class_weight='balanced'参数虽然方便，但权重设置过于粗暴。建议根据业务场景自定义权重，比如对于电商平台，冷门品类的分类准确率直接影响用户体验，应该给予更高权重

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