LLM微调中的数据增强技术应用

在LLM微调工程化实践中，数据增强技术是提升模型性能的关键环节。本文将重点介绍基于LoRA和Adapter的LLM微调中数据增强的具体应用方案。

数据增强策略

1. 回译增强：使用翻译工具对原始文本进行多语言回译，增加语义变体
2. 同义词替换：通过词典或预训练模型替换关键词汇
3. 句式变换：调整句子结构、语序，保持语义一致

LoRA微调实现

# 加载基础模型和LoRA配置
from peft import LoraConfig, get_peft_model
from transformers import AutoModelForCausalLM

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("bert-base-chinese")
config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["query", "value"],
    lora_dropout=0.1,
    bias="none"
)
model = get_peft_model(model, config)

Adapter微调方案

# Adapter层配置
from transformers import AdapterConfig

adapter_config = AdapterConfig(
    projection_dim=128,
    reduction_factor=4,
    dropout=0.1
)
model.add_adapter("custom_adapter", config=adapter_config)

数据预处理流程

1. 数据清洗 → 2. 增强处理 → 3. 格式转换 → 4. 分词编码

通过上述方案，可在不改变基础模型结构的前提下，有效提升微调效果。