Transformer架构微调中数据预处理优化技巧

在开源大模型微调实践中，数据预处理是影响模型性能的关键环节。本文将分享Transformer架构微调中的数据预处理优化技巧。

数据清洗与标准化

首先需要对原始数据进行清洗：

import pandas as pd
import re

def clean_text(text):
    # 去除特殊字符，保留字母、数字和基本标点
    text = re.sub(r'[^\w\s.,!?;:]', '', text)
    # 标准化空格
    text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
    return text

df['cleaned_text'] = df['text'].apply(clean_text)

Tokenization优化

使用HuggingFace的Tokenizer进行批量处理：

from transformers import AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
# 批量tokenize并截断填充
encoded = tokenizer(
    df['cleaned_text'].tolist(),
    truncation=True,
    padding='max_length',
    max_length=512,
    return_tensors='pt'
)

长序列处理技巧

对于长文本，可采用滑动窗口策略：

def sliding_window_tokenize(text, window_size=512, stride=256):
    tokens = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=False)
    windows = []
    for i in range(0, len(tokens), stride):
        window = tokens[i:i+window_size]
        if len(window) > 0:
            windows.append(window)
    return windows

数据增强策略

在保持语义的前提下，可进行简单的数据增强：

• 同义词替换
• 句子重排
• 随机删除

这些优化能显著提升微调效果，建议在生产环境中实施。