在大模型训练中，数据采样策略直接影响模型性能和训练效率。本文将对比几种主流采样方法，并提供可复现的实现方案。
常见采样策略对比
1. 随机采样（Random Sampling）
这是最基础的方法，适用于数据分布均匀的情况：
import torch
from torch.utils.data import DataLoader, RandomSampler
data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, sampler=RandomSampler(dataset))
2. 加权采样（Weighted Sampling）
针对数据不平衡问题，通过设置样本权重：
from torch.utils.data import WeightedRandomSampler
# 计算每个类别的权重
weights = [1.0, 2.0, 0.5] # 示例权重
sampler = WeightedRandomSampler(weights, num_samples=1000, replacement=True)
data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, sampler=sampler)
3. 分层采样（Stratified Sampling）
保持各类别比例一致：
from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
# 根据标签进行分层划分
sss = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.2)
train_idx, val_idx = next(sss.split(X, y))
实践建议
- 对于训练初期，可使用随机采样快速收敛
- 遇到数据不平衡时，优先考虑加权采样
- 大规模数据集推荐使用分层采样保证代表性
建议在实际应用中根据具体任务调整采样策略，通过实验验证不同方法的效果差异。
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