大语言模型微调过程中的数据增强方法
在大语言模型微调实践中，数据增强技术对提升模型性能至关重要。本文将对比几种主流方法并分享实际部署经验。
方法对比
回译增强（Back Translation） 这是最常用的方法之一。通过将原始文本翻译成目标语言，再翻译回原语言来生成新样本。具体步骤：
- 使用现有翻译模型（如mBART-50）进行翻译
- 保留原文与回译后的差异部分作为增强数据
import torch
from transformers import MBartForConditionalGeneration, MBartTokenizer
model = MBartForConditionalGeneration.from_pretrained("facebook/bart-large")
tokenizer = MBartTokenizer.from_pretrained("facebook/bart-large")
# 回译示例
input_text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog."
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
translated = model.generate(**inputs, decoder_lang_token_id=tokenizer.lang_code_to_id["en_XX"])
同义词替换（Synonym Replacement） 通过替换句子中的关键词汇来生成变体，但需注意保持语义一致性。
数据混合增强（Data Mixing） 将不同来源的数据进行组合，如：
# 简单的混合策略
augmented_data = []
for i in range(len(original_data)):
# 随机混合两个样本的句子
mixed = original_data[i][:50] + original_data[i+1][50:]
augmented_data.append(mixed)
实际部署建议
在生产环境中，建议采用混合策略而非单一方法。我们团队在部署时发现，回译增强虽然效果好但计算成本高，而同义词替换则更高效且适配性好。
最终实践表明，选择合适的数据增强方法需考虑模型目标、资源预算和数据特性三者平衡。
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