大模型微调训练踩坑指南：数据不平衡问题解决方案

在大模型微调训练中，数据不平衡问题是常见且棘手的挑战。本文分享一个实际解决方案，帮助架构师避免踩坑。

问题分析：以医疗诊断分类为例，罕见病样本仅占1%。直接训练会导致模型偏向多数类，少数类召回率极低。传统采样方法如过采样或欠采样会引入偏差。

解决方案：采用加权损失函数 + 分层采样策略

import torch
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import WeightedRandomSampler

class WeightedLoss(nn.Module):
    def __init__(self, class_weights):
        super().__init__()
        self.class_weights = class_weights
        
    def forward(self, logits, targets):
        # 计算加权交叉熵损失
        criterion = nn.CrossEntropyLoss(weight=self.class_weights)
        return criterion(logits, targets)

可复现步骤：

1. 统计各类别样本数，计算权重：weight = 1 / (class_count + 1e-8)
2. 构建加权采样器：WeightedRandomSampler(weights, num_samples=10000)
3. 使用分层采样保证训练集分布均衡

架构建议：在生产环境中，应将权重计算逻辑封装为服务模块，在训练前动态加载权重配置。

该方法已在多个大模型微调场景中验证有效。