微调数据预处理步骤遗漏引发的错误结果

微调数据预处理步骤遗漏引发的错误结果

在LLM微调工程化实践中，数据预处理环节往往被忽视，但却是影响模型性能的关键因素。本文通过一个实际案例说明，若在数据预处理阶段遗漏关键步骤，可能导致微调结果出现严重偏差。

问题现象

使用LoRA微调方案时，发现模型输出结果与预期相差甚远。经过排查发现，问题出在训练数据的特殊字符处理上。

核心问题

在使用LoRA微调时，我们遗漏了以下预处理步骤：

# 错误示例
from transformers import AutoTokenizer

# 未进行特殊字符清理
train_data = [
    "用户：你好\n助手：你好！",
    "用户：今天天气怎么样？\n助手：天气很好。"
]

# 正确做法应该包含以下步骤
import re

def clean_text(text):
    # 清理特殊字符
    text = re.sub(r'[\x00-\x1f\x7f-\x9f]', '', text)
    # 处理多余的空白字符
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
    return text.strip()

# 预处理数据
processed_data = [clean_text(item) for item in train_data]

复现步骤

1. 使用原始数据直接进行微调
2. 观察模型输出，发现存在乱码或异常输出
3. 通过日志分析，定位到特殊字符导致的tokenization错误
4. 添加预处理后，问题得到解决

解决方案

在LoRA微调流程中必须包含：

• 特殊字符过滤
• 多余空白字符清理
• 统一编码格式处理

这些步骤虽然看似简单，但在实际工程实践中往往被忽略，导致模型性能下降甚至训练失败。建议建立数据预处理检查清单，确保每个环节都得到正确执行。