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如何解决大模型精调过程中遇到的过拟合问题？

2025-09-05

1.4 K

过拟合问题的系统性应对方案

针对数据、模型、训练三个维度的综合处理方案：

数据层面的解决方案::
- 确保训练数据量＞模型参数的1/10（如7B模型至少需要700MB优质数据）
- 使用平台内置的数据清洗工具去除重复样本
- 添加5-10%的噪声数据增强泛化能力
模型层面的解决方案::
- 在「精调参数」中开启Dropout（建议0.1-0.3）
- 对预训练层使用较小的学习率（如1e-5），新加层用较高学习率（如5e-4）
- 采用Layer-wise Learning Rate Decay逐层降低学习率
训练层面的解决方案::
- 在「评测工具」中设置验证集（建议训练:验证=8:2）
- 启用L2正则化（权重衰减系数设0.01）
- 当验证集loss连续3次不下降时自动停止训练

补充建议：精调完成后，使用「模型评测」的对抗测试功能检验鲁棒性，F1值波动＜5%表明过拟合控制良好。