大模型微调训练踩坑记录：数据不平衡问题解决方案
最近在做大模型微调训练时遇到了严重的数据不平衡问题，特此记录一下踩坑过程和最终的解决方案。
问题描述
使用LLaMA2-7B模型进行指令微调时，发现训练过程中loss曲线极不稳定，且模型对少数类样本的预测效果很差。经过分析发现，训练数据中各类别样本数量差距巨大（比如正样本10000条，负样本只有500条），这导致模型倾向于学习多数类分布。
踩坑过程
最初尝试了简单的过采样方法，通过重复少数类样本进行训练，但发现模型出现了严重的过拟合现象。接着尝试欠采样，但又丢失了大量有价值的信息。
后来尝试使用class_weight参数，但在HuggingFace Trainer中发现效果并不理想，loss下降缓慢。
解决方案
最终采用以下组合策略：
- 数据重采样：使用SMOTE算法对少数类样本进行合成，使各类别样本比例达到1:1
- 损失函数调整：在
Trainer中自定义加权损失函数
import torch.nn.functional as F
class WeightedLoss:
def __init__(self, weights):
self.weights = weights
def __call__(self, predictions, labels):
loss = F.cross_entropy(predictions, labels, weight=self.weights)
return loss
- 训练参数优化：将学习率从5e-5调整为1e-5，batch_size设置为8
实验结果
使用上述方案后，模型在验证集上的准确率从原来的72%提升到88%，各类别F1分数更加均衡。
建议大家在处理数据不平衡问题时，不要只依赖单一方法，需要结合业务场景选择合适的策略。
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