多模态数据处理在LLM微调中的关键问题

在LLM微调实践中，多模态数据处理是关键瓶颈。近期项目中遇到的几个典型问题值得记录。

问题1：图像-文本对齐误差 使用LoRA微调时，发现图像和对应文本描述在训练集中的对齐存在偏差。解决方案：

# 数据预处理阶段增加对齐检查
import torch
from PIL import Image

class MultimodalDataset(Dataset):
    def __init__(self, image_paths, texts):
        self.image_paths = image_paths
        self.texts = texts
        
    def __getitem__(self, idx):
        image = Image.open(self.image_paths[idx])
        text = self.texts[idx]
        # 增加数据质量验证
        if not self._validate_alignment(image, text):
            raise ValueError(f"Invalid alignment at index {idx}")
        return {
            'image': image,
            'text': text
        }

问题2：模态间token长度不一致 微调过程中发现图像特征与文本token长度差异巨大。采用Adapter方案：

# Adapter层配置
from transformers import LlamaConfig

config = LlamaConfig.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
config.adapter_config = {
    "adapter_type": "MADAPTER",
    "reduction_factor": 16,
    "dropout": 0.1
}

关键建议： 多模态微调前务必进行数据质量审计，避免因对齐错误导致模型性能下降。推荐使用LoRA+Adapter混合方案，既保持了参数效率又增强了模型表达能力。