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引言 在大模型微调中，数据不均衡难题是一个常见挑战，由于训练数据中各类样本数量差异显著，大概会导致模型偏向于多数类预测结果，而忽视少数类重点性，为确保模型能够准确地学习到各个类别特征，须要采取有效方法来处理数据不均衡难题，本文将深入探讨大模型微调中数据不均衡难题处理方法，并结合实际案例实行祥明分析。
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