大模型微调时训练集与测试集分布差异分析
在大模型微调实践中，训练集与测试集的分布差异是影响模型泛化能力的关键因素。本文将通过实际案例分析如何识别并处理这种差异。
问题背景
当使用不同来源或不同时间的数据进行微调时，训练集和测试集往往存在分布偏移。这会导致模型在训练集上表现良好，但在测试集上性能下降。
分析方法
- 数据分布可视化
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 加载数据
train_df = pd.read_csv('train_data.csv')
test_df = pd.read_csv('test_data.csv')
# 特征分布对比
plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
sns.histplot(train_df['feature'], alpha=0.7, label='Train')
sns.histplot(test_df['feature'], alpha=0.7, label='Test')
plt.legend()
plt.title('Feature Distribution')
- 统计检验
from scipy import stats
# K-S检验
ks_stat, p_value = stats.ks_2samp(train_df['feature'], test_df['feature'])
print(f'KS Statistic: {ks_stat}, P-value: {p_value}')
# T检验
t_stat, p_value = stats.ttest_ind(train_df['feature'], test_df['feature'])
print(f'T-statistic: {t_stat}, P-value: {p_value}')
- 特征重要性分析
from sklearn.feature_selection import mutual_info_regression
# 计算互信息
mi_scores = mutual_info_regression(train_df.drop('target', axis=1), train_df['target'])
feature_mi = pd.DataFrame({'feature': train_df.columns[:-1], 'mi_score': mi_scores})
feature_mi.sort_values('mi_score', ascending=False)
最佳实践建议
- 在数据划分时保持样本分布一致性
- 定期监控训练/测试集分布变化
- 使用重采样技术平衡数据分布
- 建立数据质量监控机制
通过系统性分析数据分布差异，可以显著提升微调模型的鲁棒性和实用性。
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