在LLM微调工程化实践中，数据分布可视化分析是确保微调效果的关键步骤。本文将介绍基于LoRA和Adapter微调方案的数据分布分析方法。
核心分析流程
首先，我们需要对训练数据进行预处理和特征提取。对于LoRA微调，我们重点关注文本的token分布；对于Adapter微调，我们分析不同层的激活分布。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from collections import Counter
import torch
# 数据加载与预处理
train_data = load_dataset('your_train_data.json')
# token分布分析
all_tokens = []
for sample in train_data:
tokens = tokenizer(sample['text'], return_tensors='pt')
all_tokens.extend(tokens['input_ids'].flatten().tolist())
# 可视化token分布
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.hist(all_tokens, bins=100, alpha=0.7)
plt.title('Token Distribution Analysis')
plt.xlabel('Token IDs')
plt.ylabel('Frequency')
plt.savefig('token_distribution.png')
LoRA微调中的数据特征分析
在LoRA微调中，我们关注以下几个维度：
- 序列长度分布：使用Adapter时需要确保序列长度适配
- 词汇频率分布：识别高频词汇，为LoRA权重初始化提供参考
- 主题分布：通过聚类分析数据主题一致性
Adapter微调的特征分析
Adapter层的分析重点在于：
# 分析不同层的激活分布
model = load_model('your_model')
layer_activations = []
for layer in model.encoder.layers:
# 通过hook获取中间层输出
hook = layer.register_forward_hook(
lambda module, input, output: layer_activations.append(input[0].detach().cpu())
)
# 可视化激活分布
activation_stats = [torch.mean(act) for act in layer_activations]
plt.plot(activation_stats)
plt.title('Adapter Layer Activation Statistics')
复现建议
- 准备训练数据集并进行tokenize处理
- 生成token分布直方图和层激活统计图
- 根据分析结果调整LoRA/Adapter的超参数
- 验证微调效果是否符合预期分布
通过这套完整的可视化分析流程，可以有效指导LoRA和Adapter微调方案的工程化实施。
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