在LLM微调过程中，数据分布不均是一个常见但棘手的问题。本文将对比分析几种解决方案，并提供具体的LoRA和Adapter微调实践。
问题分析
当训练数据呈现严重倾斜时（如某个类别样本数远超其他类别），模型容易产生偏差，导致下游任务性能下降。这在金融、医疗等垂直领域尤为突出。
解决方案对比
1. 数据重采样策略
# 使用HuggingFace数据集进行过采样
from datasets import load_dataset
from sklearn.utils import resample
dataset = load_dataset('your_dataset')
# 对少数类样本进行过采样
balanced_data = resample(small_class_samples,
replace=True,
n_samples=large_class_count)
2. Loss Weighting（推荐）
在训练时为不同类别分配不同权重：
import torch.nn as nn
from torch.utils.data import DataLoader
class WeightedLoss(nn.Module):
def __init__(self, class_weights):
super().__init__()
self.weights = torch.tensor(class_weights)
def forward(self, predictions, targets):
loss = nn.CrossEntropyLoss(weight=self.weights)(predictions, targets)
return loss
LoRA微调实践
针对分布不均数据，我们采用以下配置：
- LoRA rank: 8
- Alpha: 16
- Dropout: 0.1
- 优化器: AdamW (lr=5e-4)
Adapter微调方案
class Adapter(nn.Module):
def __init__(self, hidden_size, adapter_size):
super().__init__()
self.down = nn.Linear(hidden_size, adapter_size)
self.up = nn.Linear(adapter_size, hidden_size)
def forward(self, x):
return self.up(self.down(x))
复现步骤
- 数据预处理：使用class_weight平衡样本分布
- 模型初始化：加载预训练模型
- 微调配置：设置LoRA参数
- 训练监控：观察各类别准确率变化
最终效果：在金融文本分类任务中，采用上述方法后，少数类准确率提升约15%。
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