小数据建模解决方案
当训练数据不足2000条时，可采用以下方法提升效果：
- Datenerweiterung：使用GPT-4生成语义相似的扩展对话，注意保持原有语言风格。推荐prompt格式：”请用[用户名]的风格改写以下对话：…”
- Transfer-Lernen：先加载知乎、微博等公开对话数据进行预训练，再微调个人数据。修改settings.json中的
pretrained_pathParameter - 正则化技术：设置dropout_rate=0.3，同时启用early stopping（耐心值设为5个epoch）
另外建议：1) 使用K-fold交叉验证 2) 限制LoRA秩≤16 3) 添加标签平滑（smoothing=0.1）。训练完成后务必用web_demo.py --test_mode=true进行过拟合检测
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelWeClone: Ausbildung von digitalen Doppelgängern mit WeChat-Chat-Protokollen und StimmenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " 如何克服小规模聊天记录导致的模型过拟合问题？
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