Qwen微调过程中数据集预处理错误分析

在Qwen微调过程中，数据集预处理是影响模型性能的关键环节。本文将分析常见预处理错误及其解决方案。

常见错误类型

1. 数据格式不一致

# 错误示例：混合格式导致解析失败
raw_data = [
    {'text': 'Hello world', 'label': 1},
    {'prompt': 'How are you?', 'response': 'I am fine'}
]

# 正确做法：统一格式
processed_data = [
    {'prompt': 'Hello world', 'response': 'Hello back'},
    {'prompt': 'How are you?', 'response': 'I am fine'}
]

2. 编码问题

# 错误示例：中文编码异常
import json
json.dumps(data, ensure_ascii=False)  # 可能导致乱码

# 正确做法
with open('data.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False)

复现步骤

1. 准备混合格式数据集
2. 使用transformers加载数据
3. 观察报错信息
4. 调整预处理逻辑

最佳实践

• 统一数据格式规范
• 预处理时添加编码检查
• 建立数据质量验证流程

通过以上方法，可有效避免Qwen微调过程中的预处理错误。