过拟合风险
在小数据集微调时，模型容易记住训练样本而非学习通用模式。
Schutzmaßnahme
- 使用Unsloth内置的正则化技术：在TrainingArguments中配置weight_decay=0.01
- 合理设置early stopping：监控验证集loss自动停止训练
- Datenerweiterung：利用Unsloth支持的长文本处理进行段落重组
Tuning-Empfehlungen
- 从3-5个epoch开始尝试，逐步增加
- 使用不同随机种子多次训练取平均
- 最后通过Hugging Face Evaluate全面评估
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelUnsloth: ein Open-Source-Tool für die effiziente Feinabstimmung und das Training großer SprachmodelleDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何避免大语言模型微调过程中的过拟合问题？
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