在大语言模型微调过程中，数据平衡问题往往是影响模型性能的关键因素。近期在多个项目中遇到的实践表明，简单的数据采样策略往往无法解决实际问题。
问题分析：以客服对话场景为例，我们收集了10万条训练数据，其中80%为常见问题，仅20%为复杂问题。直接按比例采样导致模型在常见问题上表现优异，但对罕见问题的泛化能力严重不足。
可复现解决方案：
import numpy as np
from collections import Counter
# 数据预处理
train_data = load_dataset()
labels = [sample['label'] for sample in train_data]
label_counts = Counter(labels)
# 计算权重
max_count = max(label_counts.values())
weights = {label: max_count / count for label, count in label_counts.items()}
# 构建加权采样器
from torch.utils.data import WeightedRandomSampler
sample_weights = [weights[sample['label']] for sample in train_data]
sampler = WeightedRandomSampler(sample_weights, len(train_data), replacement=True)
系统级优化：在实际部署中，我们还采用了动态权重调整策略，根据模型在验证集上的表现动态调整各类样本的采样权重。
经验总结：数据平衡不是简单的数据增广，而是需要结合具体业务场景进行精细化调优。建议采用多阶段平衡策略，先保证基础平衡，再通过自适应权重优化模型性能。
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