Transformer架构微调中的数据集划分方法对比
在大模型微调实践中，数据集划分是影响模型性能的关键环节。本文将对比几种主流的数据集划分方法，并提供可复现的实现方案。
1. 随机划分法
这是最基础的方法，适用于数据分布相对均匀的场景。通过train_test_split进行划分：
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
df = pd.read_csv('dataset.csv')
train_df, test_df = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=42)
2. 时间序列划分法
对于时间相关数据，需保持时间顺序：
# 按时间排序后划分
sorted_df = df.sort_values('timestamp')
train_size = int(len(sorted_df) * 0.8)
train_df = sorted_df[:train_size]
test_df = sorted_df[train_size:]
3. 分层抽样法
当数据存在类别标签时，保持各类别比例：
from sklearn.model_selection import train_test_split
train_df, test_df = train_test_split(
df,
test_size=0.2,
stratify=df['label'],
random_state=42
)
4. 混合划分法
针对多任务场景，结合多种划分策略：
# 先按类别分层，再按时间顺序划分
from sklearn.model_selection import GroupShuffleSplit
splitter = GroupShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.2, random_state=42)
groups = df['category']
train_idx, test_idx = next(splitter.split(df, groups=groups))
实践建议
- 小数据集优先考虑分层抽样
- 时间敏感任务采用时间划分
- 大模型微调建议保留验证集进行早停
通过合理选择划分方法，可显著提升微调效果。
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