LLM微调中数据清洗对性能的影响分析

在LLM微调实践中，数据质量直接影响模型性能表现。本文通过对比实验分析数据清洗对LoRA微调效果的影响。

实验设计 我们使用Llama2-7B模型，在医疗问答数据集上进行LoRA微调。首先准备三个版本的数据集：

原始数据（Raw）
经过基础清洗（Cleaned）
经过严格清洗（Strictly Cleaned）

数据清洗步骤

import pandas as pd

def clean_data(df):
    # 1. 去除空值和重复行
    df = df.dropna().drop_duplicates()
    
    # 2. 过滤长度异常的样本
    df = df[df['question'].str.len() > 10]
    df = df[df['answer'].str.len() > 20]
    
    # 3. 去除重复问答对
    df = df.drop_duplicates(subset=['question', 'answer'])
    
    # 4. 语言质量筛选
    df = df[df['question'].str.contains('[a-zA-Z]', regex=True)]
    
    return df

LoRA微调配置

from peft import LoraConfig, get_peft_model
from transformers import TrainingArguments, Trainer

lora_config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=32,
    target_modules=['q_proj', 'v_proj'],  # 适配器模块
    lora_dropout=0.05,
    bias='none',
    task_type='CAUSAL_LM'
)

性能对比结果 在相同训练轮次下，清洗后的数据集表现出更好的收敛速度和更高的准确率。原始数据集损失下降缓慢，而严格清洗后数据集在第5个epoch即达到最优性能。

结论数据清洗是LLM微调工程化流程中的关键环节，建议在项目初期投入时间进行数据预处理，这能显著提升后续微调效率和最终模型质量。