大模型训练中的数据增强策略

在大模型训练中，数据增强是提升模型泛化能力的重要手段。本文将介绍几种在实际生产环境中可复现的数据增强策略。

1. 文本层面增强

• 同义词替换：使用NLTK或Transformers库的WordNet进行词汇替换
• 回译增强：先翻译再回译，保持语义不变但表达多样
• 随机删除/插入：随机删除或插入token，增加训练鲁棒性

2. 实现示例

from transformers import AutoTokenizer
import random

def synonym_replacement(text, p=0.1):
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
    tokens = tokenizer.tokenize(text)
    new_tokens = []
    for token in tokens:
        if random.random() < p and token.isalpha():
            # 同义词替换逻辑
            new_tokens.append(replace_with_synonym(token))
        else:
            new_tokens.append(token)
    return tokenizer.convert_tokens_to_string(new_tokens)

3. 部署建议

• 在训练前统一处理，避免在线增强增加推理延迟
• 使用缓存机制避免重复计算
• 根据模型规模和任务特点调整增强强度

这些策略在HuggingFace Transformers和PyTorch环境下均可有效实施，建议根据具体业务场景选择合适的组合。