Integriertes Programm zur Prävention und Bekämpfung der Überausstattung
Die folgende Kombination von Strategien wird für das Phänomen der Überanpassung empfohlen, das bei der Feinabstimmung großer Modelle auftritt:
- Datenerweiterung: in Vorbereitung
.jsonWenn Datensätze durch Ersetzen von Synonymen, Umschreiben von Sätzen usw. um Datenvielfalt erweitert werden, unterstützt der Datenlader im Projekt die automatische Umschichtung - Regelungsanordnung: Fügen Sie dem Trainingsskript Schlüsselparameter hinzu:
--weight_decay 0.01Aktualisierungsbereich der Steuerparameter--dropout 0.1Stochastische Abschirmung von Neuronen
- Frühstopp-MechanismusÜberwachung des Verlusts des Validierungssatzes und Beendigung, wenn in 3 aufeinanderfolgenden Runden keine Verbesserung eintritt (integriertes Skript)
EarlyStopping(Rückrufe) - Studiengang: Anpassung der Lernrate in Stufen, zunächst mit
--lr 5e-5Späte Abgabe an1e-6
Eine fortschrittliche Lösung könnte darin bestehen, die vom Projekt bereitgestellte Funktion zur Wissensdestillation zu nutzen, um das Schülermodell auf die Output-Verteilung des Lehrermodells zu beschränken.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelQwen3-FineTuning-Playground: eine einsatzbereite Codebasis für die Feinabstimmung der großen Modelle von Qwen3.Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lassen sich Probleme mit der Überanpassung bei der Feinabstimmung von Qwen3 vermeiden?
