大模型微调中的数据集划分方法

大模型微调中的数据集划分方法

在大模型微调实践中，数据集划分是影响模型性能的关键环节。合理的划分策略能够确保模型在训练、验证和测试过程中获得最佳泛化能力。

1. 基本划分原则

数据集划分需要考虑以下关键因素：

• 数据分布一致性：确保各子集的数据分布尽可能相似
• 样本多样性：避免某一类样本在某个子集中过少或过多
• 避免数据泄露：确保训练集和验证集之间没有重叠

2. 实际操作步骤

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# 假设我们有一个包含文本和标签的数据集
# df = pd.read_csv('dataset.csv')

def split_dataset(df, test_size=0.1, val_size=0.1, random_state=42):
    # 第一次划分：训练集和临时集
    train_df, temp_df = train_test_split(
        df, 
        test_size=test_size + val_size,
        random_state=random_state,
        stratify=df['label']  # 保持标签分布一致
    )
    
    # 第二次划分：验证集和测试集
    val_df, test_df = train_test_split(
        temp_df,
        test_size=test_size/(test_size + val_size),
        random_state=random_state,
        stratify=temp_df['label']
    )
    
    return train_df, val_df, test_df

3. 部署环境考虑

在生产环境中，建议采用交叉验证方式：

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold

# 使用5折交叉验证
skf = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
for train_idx, val_idx in skf.split(X, y):
    # 分别训练和验证
    train_data = dataset.iloc[train_idx]
    val_data = dataset.iloc[val_idx]

4. 注意事项

• 保持数据集划分的随机性种子固定，便于复现
• 对于时间序列数据，需采用时间顺序划分
• 大模型微调时建议增加验证集比例至15-20%以避免过拟合

通过以上方法，可以构建稳定可靠的数据集划分方案，为大模型微调提供坚实基础。