Adapter微调中的数据集划分技巧

在LLM Adapter微调实践中，数据集划分是影响模型性能的关键环节。本文将分享几种实用的数据集划分技巧。

1. 按任务类型划分

对于多任务场景，建议按任务类型进行划分，确保每个Adapter只训练特定任务的数据。例如：

# 示例代码
import train_test_split
from sklearn.model_selection import train_test_split

tasks = ['qa', 'summarization', 'classification']
for task in tasks:
    task_data = load_dataset(task)
    train_data, test_data = train_test_split(
        task_data, test_size=0.2, random_state=42
    )
    save_dataset(train_data, f'train_{task}.json')
    save_dataset(test_data, f'test_{task}.json')

2. 按数据分布特征划分

针对不同数据分布，可采用分层抽样策略：

# 分层划分函数
from sklearn.model_selection import train_test_split

def stratified_split(data, target_column):
    train_data, test_data = train_test_split(
        data, 
        test_size=0.2,
        stratify=data[target_column],
        random_state=42
    )
    return train_data, test_data

3. 实际应用建议

• 划分比例通常为8:2或7:3
• 确保测试集具有代表性，避免数据泄露
• 可考虑交叉验证方式来评估不同划分效果

通过以上技巧，可以有效提升Adapter微调的效果和稳定性。