微调数据预处理标准化流程分享
在LLM微调工程化实践中，数据预处理是决定模型效果的关键环节。本文分享一套可复现的数据标准化处理流程。
核心处理步骤
- 文本清洗：去除特殊字符和多余空格
import re
def clean_text(text):
text = re.sub(r'[\r\n]', ' ', text)
text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
return text
- 分词处理：使用LoRA微调专用tokenizer
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
# 设置最大长度
max_length = 512
- 格式标准化：构建标准数据结构
def format_data(example):
return {
'input_ids': tokenizer.encode(example['text'], truncation=True, max_length=max_length),
'labels': tokenizer.encode(example['label'], truncation=True, max_length=64)
}
适配LoRA微调
该流程特别针对LoRA Adapter方案优化，确保微调时的参数效率最大化。通过标准化预处理，可显著提升微调收敛速度和最终效果。
实践建议：在数据量大的场景下，建议先进行小规模预处理验证，再批量执行。
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