大模型微调数据预处理踩坑经验总结

在大模型微调过程中，数据预处理是影响最终效果的关键环节。本文总结了在实际项目中遇到的几个典型坑点及解决方案。

1. 文本编码问题 使用transformers库时，遇到中文文本编码异常。通过显式指定tokenizer的encoding参数解决：

from transformers import AutoTokenizer

model_name = "bert-base-chinese"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, use_fast=False)

2. 数据格式不一致 训练数据中存在JSON格式混乱问题，统一使用以下预处理函数：

import json

def preprocess_data(file_path):
    data = []
    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
        for line in f:
            try:
                item = json.loads(line.strip())
                data.append(item)
            except json.JSONDecodeError:
                continue
    return data

3. 长文本截断策略 对于超长文本，采用滑动窗口方式处理：

max_length = 512
stride = 128

# 分割长文本
def split_long_text(text, max_length, stride):
    tokens = tokenizer.encode(text)
    chunks = []
    for i in range(0, len(tokens), max_length - stride):
        chunk = tokenizer.decode(tokens[i:i+max_length])
        chunks.append(chunk)
    return chunks

建议在预处理阶段就建立完整的数据管道，确保训练数据的一致性和质量。