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大規模言語モデルのファインチューニングにおけるオーバーフィットの問題を回避するには？

2025-09-10

2.1 K

オーバーフィッティング・リスク

小さなデータセットで微調整を行う場合、モデルは一般的なパターンを学習するのではなく、訓練サンプルを記憶する傾向がある。

防護措置

Unslothに組み込まれた正則化テクニックの使用TrainingArgumentsにweight_decay=0.01を設定する。
早期停止を適切に設定検証セットの損失を監視し、自動的にトレーニングを停止する。
データ強化Unslothがサポートする長文処理による段落再編成

推奨チューニング

3～5エポックから試し始め、徐々にエポック数を増やしていく。
異なるランダムシードを使用した複数のトレーニングセッションの平均値
ハギング・フェイス・エバリュエーションによる最終的な完全評価

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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