实际项目经验：LoRA微调过程中的数据不均衡问题

在实际的LoRA微调项目中，数据不均衡问题常常成为模型性能的瓶颈。以客服对话场景为例，我们遇到的问题是：正常咨询占80%，投诉和求助分别仅占10%和5%。

问题复现步骤：

1. 准备数据集并按类别划分
2. 使用标准LoRA配置进行微调（rank=64, alpha=32）
3. 观察到模型对多数类表现良好，但少数类准确率显著下降

解决方案：

# 方法1：类别加权损失
from torch import nn
import torch.nn.functional as F

class WeightedLoss(nn.Module):
    def __init__(self, class_weights):
        super().__init__()
        self.class_weights = class_weights
        
    def forward(self, logits, targets):
        ce_loss = F.cross_entropy(logits, targets, reduction='none')
        weights = self.class_weights[targets]
        return (ce_loss * weights).mean()

# 方法2：数据重采样
from torch.utils.data import WeightedRandomSampler
weights = [1.0, 2.0, 4.0]  # 少数类权重更高
sampler = WeightedRandomSampler(weights, len(dataset), replacement=True)

工程实践建议：

• 使用Focal Loss替代交叉熵损失函数
• 采用过采样+欠采样的混合策略
• 在验证集上监控各类别准确率，避免过拟合

最终效果：通过上述方法，模型在所有类别上的F1分数从0.72提升至0.85。