大模型训练：数据混合策略提升泛化能力 大家好，今天我们来深入探讨大模型训练中如何利用数据混合策略来提升模型的泛化能力。泛化能力是衡量模型在未见过的数据上表现的关键指标，而数据混合是一种有效的手段，通过构建更丰富、更多样化的训练数据集，来增强模型的鲁棒性和适应性。 1. 泛化能力与数据多样性：核心逻辑 大模型的泛化能力与训练数据的多样性息息相关。一个模型如果在单一、同质的数据集上训练，很容易过拟合，记住训练数据中的噪声和特例，导致在新数据上表现不佳。数据混合策略的核心思想是： 增加数据覆盖范围： 引入不同来源、不同领域的数据，使模型接触到更广泛的语言模式、知识和表达方式。 平衡数据分布： 调整不同类别、不同特征的数据比例，避免模型偏向于某些特定模式。 引入噪声和对抗样本： 增强模型的鲁棒性，使其能够抵抗恶意攻击和数据中的噪声干扰。 2. 数据混合策略的分类与实现 数据混合策略可以从多个维度进行划分。根据混合的粒度，可以分为样本级混合、特征级混合和标签级混合。根据混合的方式，可以分为简单拼接、加权混合和对抗混合。下面我们分别介绍几种常见的数据混合策略，并给出相应的代码示例。 2.1 样本级 …