Auf der Grundlage offizieller Unterlagen und experimenteller Daten muss bei der HRM-Ausbildung besonderes Augenmerk auf die folgenden Punkte gelegt werden:
Vorbereitung der Daten
- Beibehaltung der Stichprobenvielfalt (z. B. Sudoku-Training unter Verwendung von Techniken zur Datenerweiterung)
- Es ist ausreichend, die Stichprobengröße auf etwa 1000 zu begrenzen (eine zu große Stichprobe kann zu einer Überanpassung führen).
Ausbildungsstrategien
- Einstellung der Lernrate: empfohlener Anfangswert von 7e-5 (einzelne GPU) oder 1e-4 (Multi-GPU)
- Frühzeitiger Abbruchmechanismus: Der Abbruch sollte in Betracht gezogen werden, wenn die Validierungsgenauigkeit 98% erreicht.
- Stapelgrößenkontrolle: 384 empfohlen für eine einzelne GPU (z. B. RTX 4070)
Problemvermeidung
- Numerische InstabilitätGradientenbeschneidung hinzufügen (Schwellenwert auf 1,0 gesetzt)
- ÜberanpassungVerwendung der Gewichtsabnahme (empfohlener Wert 1,0)
- <b]KonvergenzschwierigkeitenÜberprüfen Sie, ob die FlashAttention-Installationsversion mit der GPU-Architektur übereinstimmt.
Typische Trainingsleistung: Das Training eines schwierigen Sudoku-Modells auf einer RTX 4070 dauert etwa 10 Stunden, was sich in einer 8-Karten-Umgebung auf 10 Minuten reduzieren lässt. Die Genauigkeitsschwankungen lagen typischerweise bei ±2%.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelHRM: Hierarchische Begründungsmodelle für komplexes BegründenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Was sind die Do's und Don'ts bei der Ausbildung von HRM-Modellen? Wie lassen sich häufige Probleme vermeiden?
