Verbesserung der Anpassungsfähigkeit des Bereichs Vollständiger Prozess
Die Erzielung von Leistungsdurchbrüchen in speziellen Bereichen erfordert eine synergetische Optimierung von Datentechnik und Schulungsstrategien:
- Phase der DatenaufbereitungEs wird empfohlen, mindestens 5000 QS-Daten in dem vom Projekt vorgegebenen Format zu erfassen.
dirty_chinese_dpo.jsonDie Frage und die Antwort sollten enthalten: (1) den vollständigen Kontext der Frage und der Antwort (2) die Fachterminologie (3) Beispiele für typische Fehler - Auswahl der Ausbildungsstrategie::
- Aufbau grundlegender Fähigkeiten: überwachte Feinabstimmung mit vollständigen Daten zuerst (SFT)
train_sft_dirty.py3-5 Runden Training - Feinkalibrierung: Vorzugsausrichtung mit ORPO-Algorithmus unter Verwendung von
RL_FineTuning/train_orpo.pySkripte, die von Fachexperten gekennzeichnete Überlegenheitsmuster in die
- Aufbau grundlegender Fähigkeiten: überwachte Feinabstimmung mit vollständigen Daten zuerst (SFT)
- ValidierungsmethodenProject Reasoning Scripts unterstützen den Batch-Testmodus (
--mode batch), wird empfohlen, 200 Validierungssätze durch automatische Auswertung vorzubereiten
Besonderer Hinweis: Die Überlagerung von Modulen zur Wissensabfrage wird für risikoreiche Bereiche wie Medizin/Recht empfohlen, um rein generative Risiken zu vermeiden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelQwen3-FineTuning-Playground: eine einsatzbereite Codebasis für die Feinabstimmung der großen Modelle von Qwen3.Die
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Antwortgenauigkeit von Qwen3-Feinabstimmungsmodellen in bestimmten Bereichen verbessern?
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