WhiteLightning 提供多项高级配置参数来优化模型性能：
- Cue-Optimierungsschleife: durch
-r 3参数增加优化次数（默认1次），提升合成数据质量 - Generierung von Randfällen：默认开启（
--generate-edge-cases True），每类生成50条边缘案例增强模型鲁棒性 - 数据扩展: Verwendung
--target-volume-per-class 100增加每类训练数据量 - LLM选择：可在配置文件中指定 Grok-3-beta 或 GPT-4o-mini 等不同大型语言模型生成数据
建议通过日志监控准确率和损失值（如 Accuracy: 1.0000），逐步调整参数。复杂的分类任务可能需要更多训练数据和优化循环。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelWhiteLightning: ein Open-Source-Tool zur Erstellung von leichtgewichtigen Offline-Textklassifikationsmodellen mit einem KlickDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann man die Leistung der mit WhiteLightning erstellten Textklassifikationsmodelle optimieren?
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