预防性设计
UltraRAG通过以下机制保障微调稳定性：
- 渐进式微调：采用分层解冻策略，先微调检索器再调生成器
- 动态学习率：基于损失曲面分析的自适应学习率调整
- 早停保护：当验证集指标连续3次下降时自动停止训练
best practice
- 在WebUI的”模型微调”模块选择”安全模式”
- 使用内置的”性能预测器”评估预期效果
- 分阶段执行微调：
- 第一阶段：仅微调embedding层
- 第二阶段：微调注意力机制层
- 第三阶段：全参数微调（需大数据量）
- 每次微调后立即运行RAGEval验证
problem screening
若出现性能下降：使用”模型对比”功能分析新旧版本的差异表现，系统会智能推荐回滚或补偿训练策略。
This answer comes from the articleUltraRAG: A One-Stop RAG System Solution to Simplify Data Construction and Model Fine-TuningThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样避免RAG系统在模型微调过程中出现性能下降？
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