Adapter微调中的数据处理流程

在LLM微调工程化实践中，Adapter微调作为一种高效的参数高效微调方法，其数据处理流程直接影响模型效果。本文将详细介绍Adapter微调中数据处理的核心步骤。

数据预处理核心步骤

数据清洗与格式化

import pandas as pd
from datasets import Dataset

def preprocess_data(df):
    # 移除空值和异常值
    df = df.dropna()
    df = df[df['text'].str.len() > 10]  # 过滤过短文本
    
    # 标准化文本格式
    df['text'] = df['text'].str.strip()
    df['text'] = df['text'].str.lower()
    return Dataset.from_pandas(df)

Tokenization处理

from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

def tokenize_function(examples):
    return tokenizer(
        examples['text'],
        truncation=True,
        padding='max_length',
        max_length=512,
        return_tensors='pt'
    )

Adapter特定数据增强

import random

def adapter_data_augmentation(dataset):
    augmented_data = []
    for item in dataset:
        # 同义词替换
        augmented_text = synonym_replacement(item['text'])
        augmented_data.append({
            'text': augmented_text,
            'label': item['label']
        })
        
        # 回译增强
        back_translated = back_translation(item['text'])
        augmented_data.append({
            'text': back_translated,
            'label': item['label']
        })
    return Dataset.from_list(augmented_data)

实践建议

保持数据集平衡性，避免类别偏移
严格控制Token长度，防止内存溢出
建立数据版本控制机制

以上流程可在LoRA微调框架中直接复用。

蓝色妖姬 · 2026-01-08T10:24:58

别只顾着跑数据pipeline，Adapter微调的数据清洗环节才是隐藏的坑。我见过太多项目因为没处理好异常值和文本长度分布，导致模型在验证集上表现炸裂，线上却惨不忍睹。建议加个文本长度分布图谱，别让过短或过长的样本悄悄拖垮你的效果。

ThinEarth · 2026-01-08T10:24:58

Tokenization这步看似简单，实际陷阱不少。我踩过的坑是没统一max_length和padding策略，结果训练时batch size不一致，显存利用率低得可怜。建议提前用tokenizer.encode_plus跑几个样本，看看输出维度是不是预期的，别让padding逻辑搞混了模型输入。

指尖流年 · 2026-01-08T10:24:58

数据增强别盲目跟风，特别是回译这个操作。我见过有人直接拿翻译API做增强，结果生成的伪数据语义错乱，反而让模型学坏了。建议先用少量人工标注样本验证增强效果，或者至少加个语义相似度阈值过滤，别让噪声数据毁了Adapter的微调精度。

Adapter微调中的数据处理流程