微调数据集分布不均造成的模型偏见分析

微调数据集分布不均造成的模型偏见分析

在大语言模型微调过程中，数据集分布不均是一个常见但容易被忽视的问题。本文通过具体案例分析了这一问题对模型性能的影响，并提供了可复现的解决方案。

问题现象

假设我们正在为医疗问答系统进行LoRA微调，但训练数据中男性患者样本占比80%，女性仅20%。这种分布会导致模型在处理女性相关医疗问题时表现明显下降。

复现步骤

1. 数据准备：使用以下代码生成不平衡数据集

import pandas as pd
import numpy as np

data = {
    'text': ['患者症状描述1', '患者症状描述2', '患者症状描述3'],
    'gender': ['male'] * 80 + ['female'] * 20
}

2. 模型训练：采用LoRA微调方案，配置参数为：

from peft import get_peft_model, LoraConfig

lora_config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=32,
    target_modules=['q_proj', 'v_proj'],
    lora_dropout=0.05,
    bias='none'
)

3. 偏见检测：通过对比测试集上的准确率差异来量化偏见程度。

解决方案

1. 数据重采样：对少数类样本进行过采样
2. 加权损失函数：在训练时为不同类别的样本设置不同权重
3. 多任务学习：同时优化多个相关任务，平衡各类别表现

该分析对于构建公平、可靠的LLM应用至关重要。