模型微调中的数据采样策略优化

模型微调中的数据采样策略优化

在大模型微调过程中，数据采样策略直接影响模型性能和训练效率。本文记录了一次踩坑经历，分享如何通过合理的采样策略提升微调效果。

问题背景

我们团队在微调一个7B参数的LLM时，发现模型在特定领域表现不佳。初步排查后怀疑是数据分布不均导致的过拟合问题。

采样策略优化过程

1. 原始策略（踩坑）：使用均匀随机采样，所有数据集样本被等概率选择。

   # 错误示例
   import random
   data = list(range(1000))
   sampled_data = random.sample(data, 500)
   

   结果：模型对少数类样本表现差，训练不稳定。

2. 优化策略：采用分层采样+重采样

   from sklearn.model_selection import train_test_split
   import pandas as pd
   
   # 假设有标签数据
   df = pd.DataFrame({'text': texts, 'label': labels})
   
   # 分层采样
   train_df, val_df = train_test_split(df, test_size=0.2, stratify=df['label'])
   
   # 对少数类样本进行过采样
   from imblearn.over_sampling import SMOTE
   X_resampled, y_resampled = SMOTE().fit_resample(train_df[['feature1', 'feature2']], train_df['label'])
   

3. 最终策略：加权采样+动态调整

   import torch
   from torch.utils.data import WeightedRandomSampler
   
   # 计算样本权重
   class_weights = compute_class_weight('balanced', classes=np.unique(labels), y=labels)
   sample_weights = [class_weights[label] for label in labels]
   
   # 使用加权采样器
   sampler = WeightedRandomSampler(
       weights=sample_weights,
       num_samples=len(sample_weights),
       replacement=True
   )
   

结果对比

优化后，模型在验证集上的F1分数从0.72提升至0.85，收敛速度提升约30%。

最佳实践建议

• 优先使用分层采样保证数据分布一致性
• 对不平衡数据集应用重采样技术
• 结合模型训练动态调整采样策略

此优化过程对生产环境部署有重要参考价值。