Programm zur Optimierung der Wirksamkeit des Bereichs
Die folgende Kombination von Methoden kann verwendet werden, um spezielle Bewertungsindikatoren zu verbessern:
- Benchmark-Test Positionierung::
erster Laufevaluate.py --model <path> --benchmark全部Erstellung vollständiger Bewertungsberichte, die Schwachstellen aufzeigen (z. B. Code/Mathematik) - Datenerweiterung::
Auf schwache Bereiche:- ausnutzen
generate.py --task_type代码Generierung von Fachdaten - Laden Sie Domänendatensätze vom Hugging Face Hub herunter (z. B. The Stack von BigCode)
- ausnutzen
- Anpassung der Ausbildungsstrategie::
In multi_stage_training.py:- Erhöhung des Verhältnisses der Domänendatenstapel (-domain_ratio)
- Erweitern Sie die Anzahl der Trainingsschritte für die Domäne (-domain_steps)
- Bereichsadaptive Lernrate verwenden (-domain_lr)
- Modellfusion::
zum endgültigen Ausgabemodell:- Zusammenführung mehrerer Modelle von Fachexperten mit Hilfe der Checkpoint-Ensemble-Technik
- Optimierung der Fusionsgewichte durch hyperparametrisches Scannen mit wandb
Empfohlen nach jeder Runde der Optimierung--benchmark单一领域um die Wirkung schnell zu überprüfen.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOpen R1: Umarmendes Gesicht repliziert den DeepSeek-R1 TrainingsprozessDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie können wir die Bewertung von Open R1-Modellen in bestimmten Bereichen verbessern?
