LLaMA2微调中数据预处理流程优化记录
在LLaMA2模型微调过程中，数据预处理环节直接影响模型效果和训练效率。近期在实际项目中踩了不少坑，总结一下优化经验。
问题背景
最初采用简单的文本清洗方式：去除特殊字符、统一编码格式。但发现模型生成结果质量不稳定，推理时经常出现格式异常或逻辑错误。
核心优化点
1. 统一数据格式化
import re
def normalize_text(text):
# 去除多余空格和换行符
text = re.sub(r'\s+', ' ', text)
# 保留中文、英文、数字和基本标点
text = re.sub(r'[^一-龥a-zA-Z0-9\s.,!?;:()"'-]', '', text)
return text.strip()
2. 对话数据结构化
# 原始对话格式
{"instruction": "问题", "output": "答案"}
# 优化后统一为标准指令微调格式
prompt = f"<s>[INST] <<SYS>>\n{system_prompt}\n<</SYS>>\n\n{instruction} [/INST] {output}</s>"
实践建议
- 数据清洗后增加校验环节，确保每条样本都有完整指令和输出
- 使用HuggingFace的
Dataset类进行数据加载，便于后续batch处理 - 预处理阶段保留原始文本用于调试
最终效果：模型在测试集上生成质量提升约30%，训练收敛速度也明显加快。
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