过拟合防治综合方案
针对大模型微调特有的过拟合现象，推荐采用以下组合策略：
- Datenerweiterung：在准备
.json数据集时，通过同义词替换、句式改写等方式扩充数据多样性，项目内的数据加载器支持自动洗牌 - 正则化配置：在训练脚本中添加关键参数：
--weight_decay 0.01控制参数更新幅度--dropout 0.1随机屏蔽神经元
- 早停机制：监控验证集loss，当连续3轮无改进时自动停止（脚本内置
EarlyStopping回调） - Studiengang：分阶段调整学习率，初始用
--lr 5e-5，后期降至1e-6
进阶方案可尝试项目提供的知识蒸馏功能，用教师模型的输出分布约束学生模型。
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?
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