多语言微调中的语料选择问题探讨
最近在做多语言LLM微调项目时，踩了一个大坑——语料选择不当直接导致模型性能崩盘。分享一下我的血泪史。
问题背景
我原本计划用中英日三国语言数据进行微调，想着多语言应该效果更好。结果训练了30个epoch后，发现模型在中文和英文上都出现严重退化。
核心问题
通过分析发现，主要问题是语料分布不均：
- 中文数据占比60%
- 英文数据占比30%
- 日文数据占比10%
这导致模型在低资源语言上表现极差，而且高资源语言的性能也下降了。
解决方案
关键步骤：
- 语料重新采样：按照语言比例重新采样，确保每种语言数据量平衡
# 示例代码
import random
from collections import defaultdict
language_data = defaultdict(list)
# 假设data是已加载的数据
for item in data:
language_data[item['language']].append(item)
# 平衡采样
balanced_data = []
min_count = min(len(v) for v in language_data.values())
for lang, items in language_data.items():
balanced_data.extend(random.sample(items, min_count))
- 语言权重调整：在训练时给低资源语言更高的权重
- 分阶段训练：先训练高资源语言，再加入低资源语言微调
经验总结
多语言微调不是简单的语料叠加，需要考虑数据平衡、语言权重和训练策略。否则就是典型的"数据偏科"问题。
建议使用LoRA微调时，针对不同语言设置不同的学习率权重，效果会好很多。
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