Adapter微调中的数据预处理方法

Adapter微调中的数据预处理方法

在LLM微调工程化实践中，Adapter微调作为一种高效且资源节省的方案备受关注。本文将详细阐述Adapter微调中关键的数据预处理步骤。

数据格式标准化

首先需要将原始数据转换为统一格式：

import json

def standardize_data(raw_data):
    standardized = []
    for item in raw_data:
        standardized.append({
            "instruction": item["prompt"],
            "output": item["response"]
        })
    return standardized

文本清洗与编码

import re
from transformers import AutoTokenizer

def preprocess_text(text, tokenizer):
    # 移除多余空格和特殊字符
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
    text = re.sub(r'[\x00-\x1f\x7f-\xff]', '', text)
    
    # 编码并截断
    encoded = tokenizer.encode(text, truncation=True, max_length=512)
    return tokenizer.decode(encoded)

数据增强策略

为提升模型泛化能力，可采用以下方法：

• 同义词替换
• 句子重排
• 随机删除

Adapter专用预处理

由于Adapter层的特殊性，需要在预处理时保留特定标记：

# 添加Adapter标记
def add_adapter_tokens(data, adapter_tokens):
    for item in data:
        item["instruction"] = f"{adapter_tokens['start']} {item['instruction']}"
        item["output"] = f"{item['output']} {adapter_tokens['end']}"
    return data

预处理完成后，数据即可用于训练流程，建议使用HuggingFace的DataLoader进行批量处理。