LLM微调过程中数据分布偏移问题分析
在大模型微调实践中，数据分布偏移（Distribution Shift）是一个常见但容易被忽视的问题。当微调数据集与预训练数据分布存在显著差异时，模型性能会明显下降。
问题表现
微调后模型在新数据上表现不佳，具体表现为：
- 准确率下降超过20%
- 推理结果偏离预期
- 泛化能力减弱
复现步骤
- 使用HuggingFace加载预训练模型：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("bert-base-uncased")
- 准备偏移数据集：
# 模拟数据分布变化
import numpy as np
train_data = np.random.normal(0, 1, 1000)
new_data = np.random.normal(2, 1.5, 1000) # 明显偏移
- 检测分布差异：
from scipy import stats
ks_stat, p_value = stats.ks_2samp(train_data, new_data)
print(f"KS统计量: {ks_stat}, p值: {p_value}")
防护建议
- 数据预处理时进行分布标准化
- 使用领域自适应技术
- 增加跨域数据混合训练
本问题对安全工程师在模型部署阶段的测试工作具有重要参考价值。
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