在大模型微调过程中，数据不平衡问题往往会影响模型性能。本文将介绍几种有效的数据平衡处理方法。
1. 数据采样策略
对于类别不平衡的数据集，可以采用过采样或欠采样技术。使用imbalanced-learn库可以轻松实现：
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from imblearn.under_sampling import RandomUnderSampler
# 过采样
smote = SMOTE(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = smote.fit_resample(X, y)
# 欠采样
undersampler = RandomUnderSampler(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = undersampler.fit_resample(X, y)
2. 损失函数加权
通过在损失函数中加入类别权重，使模型更关注少数类样本：
import torch.nn.functional as F
# 计算类别权重
class_weights = compute_class_weight('balanced', classes=np.unique(y), y=y)
# 转换为tensor
weights = torch.FloatTensor(class_weights).to(device)
# 使用加权损失
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss(weight=weights)
3. 数据增强
针对文本数据，可以使用回译、同义词替换等技术扩充少数类样本。在生产环境部署时，建议将这些预处理步骤集成到模型服务中，确保训练和推理的一致性。
以上方法可组合使用，在实际项目中可根据具体场景调整参数。
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