大模型微调中的数据增强策略应用

在大模型微调过程中，数据增强策略的应用对提升模型泛化能力具有重要意义。本文将结合实际部署经验，分享几种可复现的数据增强方法。

1. 文本混洗增强 通过随机打乱句子顺序来增加训练样本的多样性。实现方式：

import random
import re

def shuffle_sentences(text):
    sentences = re.split(r'[.!?]+', text)
    sentences = [s.strip() for s in sentences if s.strip()]
    random.shuffle(sentences)
    return '. '.join(sentences) + '.'

2. 同义词替换 使用词向量或预训练模型进行同义词替换，保持语义一致性。推荐使用transformers库的WordEmbedding类进行替换。

3. 回译增强 先将原始文本翻译成其他语言，再翻译回原语言，这种方法能有效增加数据多样性。建议使用Google Translate API或HuggingFace的translation pipeline。

在实际部署中，我们发现结合多种增强策略效果更佳，但需注意避免过度增强导致语义失真。建议在验证集上测试增强后的效果，并根据模型收敛情况调整增强强度。