Transformer架构微调时数据增强效果分析
在大模型微调实践中，数据增强作为提升模型泛化能力的重要手段，其效果往往被低估。本文通过对比实验，分析了不同数据增强策略对Transformer模型微调性能的影响。
实验设置
我们基于LLaMA-7B模型，在一个中文问答数据集上进行微调。使用的增强方法包括：
- 回译增强：使用Google Translate进行中英互译
- 同义词替换：利用WordNet进行关键词替换
- 随机删除：以0.1的概率随机删除token
- 混合增强：组合上述多种方法
复现步骤
# 1. 数据预处理
python preprocess.py --input data.jsonl --output augmented_data.jsonl \
--augment_method translation
# 2. 模型微调
python train.py --model_name llama-7b \
--train_data augmented_data.jsonl \
--output_dir ./results/translation_model
# 3. 性能评估
python evaluate.py --model_dir ./results/translation_model \
--eval_data eval.jsonl
实验结果
- 单独使用回译增强，BLEU提升2.1个百分点
- 同义词替换+随机删除组合效果最佳，BLEU提升3.7个百分点
- 混合增强策略在长文本上表现尤为突出
问题总结
实测发现，过度增强可能导致语义失真，建议对增强强度进行动态调整。同时，不同任务场景下最优增强策略差异较大，需要针对性调优。
对于生产环境部署，建议将数据增强逻辑封装为独立模块，在训练前统一处理，避免重复计算开销。
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