图像文本联合训练的数据采样策略优化

图像文本联合训练的数据采样策略优化

在多模态大模型训练中，数据采样策略直接影响模型的收敛速度和最终性能。本文分享我们在图像文本联合训练中的踩坑经验。

问题背景

我们最初采用简单的随机采样策略，发现模型在训练初期就出现严重的模态不平衡问题。具体表现为：图像质量差的样本占比过高，导致模型偏向于学习低质量特征。

解决方案

我们设计了基于质量评估的加权采样策略：

import numpy as np
from sklearn.utils import resample

class QualityAwareSampler:
    def __init__(self, image_scores, text_scores):
        # 图像质量分数 [0-1]
        self.image_scores = np.array(image_scores)
        # 文本质量分数 [0-1]
        self.text_scores = np.array(text_scores)
        
    def get_weights(self):
        # 综合质量得分
        combined_scores = (self.image_scores + self.text_scores) / 2
        # 转换为权重（避免零值）
        weights = np.clip(combined_scores, 0.1, 1.0)
        return weights
    
    def sample(self, data, n_samples):
        weights = self.get_weights()
        indices = np.random.choice(len(data), size=n_samples, p=weights/np.sum(weights))
        return [data[i] for i in indices]

实践效果

采用该策略后，训练曲线明显改善，模型在验证集上的对齐准确率提升了15%。建议在数据预处理阶段就建立质量评估机制。

关键步骤

1. 建立图像文本质量评分体系
2. 计算加权概率分布
3. 实现重采样策略
4. 验证采样效果