LLM微调时数据增强策略效果评估

LLM微调时数据增强策略效果评估

在大模型微调过程中，数据增强策略对模型性能提升具有重要意义。本文将从安全角度评估几种常见数据增强方法的效果。

数据增强策略对比

1. 同义词替换

import random
from transformers import AutoTokenizer

def synonym_replacement(text, tokenizer, replacement_rate=0.1):
    tokens = tokenizer.tokenize(text)
    replaced_tokens = []
    for token in tokens:
        if random.random() < replacement_rate:
            # 实现同义词替换逻辑
            replaced_tokens.append(random.choice(get_synonyms(token)))
        else:
            replaced_tokens.append(token)
    return tokenizer.convert_tokens_to_string(replaced_tokens)

2. 回译增强

# 使用翻译API进行回译
import requests

def back_translation(text):
    # 翻译到英文再翻译回来
    translated = translate(text, 'en')
    back_translated = translate(translated, 'zh')
    return back_translated

安全性考量

在实施数据增强时，需注意避免引入恶意内容。建议使用白名单机制过滤敏感词汇，并定期进行安全扫描。

评估方法

通过对比微调前后模型在标准测试集上的表现，量化各策略的增益效果。