LLM微调数据预处理：清洗与增强技巧全解析

在LLM微调工程化实践中，数据预处理是决定模型性能的关键环节。本文将深入探讨LoRA和Adapter微调场景下的数据清洗与增强策略。

数据清洗核心步骤

1. 噪声文本过滤

import pandas as pd
import re

def clean_text(text):
    # 移除特殊字符和多余空格
    text = re.sub(r'[\r\n]+', ' ', text)
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
    return text

# LoRA微调前的数据清洗
df['cleaned_text'] = df['text'].apply(clean_text)

2. 低质量样本剔除

# 基于文本长度过滤
min_length = 10
max_length = 512

df_filtered = df[
    (df['cleaned_text'].str.len() >= min_length) &
    (df['cleaned_text'].str.len() <= max_length)
]

数据增强策略

1. 同义词替换(Adapter兼容)

from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize

# 使用WordNet进行同义词替换
import nltk
from nltk.corpus import wordnet

def synonym_replacement(text, n=2):
    words = word_tokenize(text)
    new_words = []
    for word in words:
        if word.lower() not in stopwords.words('english') and len(word) > 3:
            synonyms = get_synonyms(word)
            if synonyms:
                new_words.append(synonyms[0])
            else:
                new_words.append(word)
        else:
            new_words.append(word)
    return ' '.join(new_words)

2. 数据平衡处理

在LoRA微调中，通过过采样和欠采样技术确保各类别数据分布均衡，提高模型泛化能力。

实践建议

1. LoRA适配：清洗后的数据需保持token数量稳定，避免影响LoRA参数效率
2. Adapter兼容性：增强策略应考虑Adapter模块的输入格式要求
3. 工程化：建立数据预处理流水线，支持持续迭代

通过这套完整的预处理流程，可以显著提升微调效果。