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引言 在大模型微调过程中，数据不均衡难题是一个常见挑战，当训练数据中某些类别样本数量明显少于其他类别时，模型大概会出现偏斜预测结果，导致性能下降，为确保模型能够更好地泛化到各类场景，本文将祥明介绍如何处理数据不均衡难题，并供应一些实用主张。
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