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如何避免大语言模型微调过程中的过拟合问题？

2025-09-10

1.9 K

过拟合风险

在小数据集微调时，模型容易记住训练样本而非学习通用模式。

防護措置

使用Unsloth内置的正则化技术：在TrainingArguments中配置weight_decay=0.01
合理设置early stopping：监控验证集loss自动停止训练
データ強化：利用Unsloth支持的长文本处理进行段落重组

调优建议

从3-5个epoch开始尝试，逐步增加
使用不同随机种子多次训练取平均
最后通过Hugging Face Evaluate全面评估

この答えは記事から得たものである。Unsloth: 大規模言語モデルの効率的な微調整と学習のためのオープンソースツールについて

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