GraphGenに組み込まれたオーバーフィット防止戦略：
- 多様性保護メカニズム::
1.採用styleパラメトリック・コントロール（簡潔／詳細／医療用など）が表現のバリエーションを生み出す
2.マルチスキップサンプリングは、同じ知識ポイントに関する複数の視点からの質問と回答を自動的に生成します。
3.組み込みのQ&A再構築モジュールは、同じセマンティクスの異なる表現を生成する。 - データ検証プログラム::
- でconfigs/graphgen_config.yamlイネーブルdiversity_check: true
- 出力ディレクトリにはdiversity_report.jsonリピート率表示機能付き
- <15%のエンティティー反復レートを維持することが推奨されるが、これは入力データ量を増やすことで調整できる。 - トレーニングの推奨::
- 合成データと実データを1:2で混合することを推奨する。
- パラメトリック数量が7B以上のベースモデルが優先される。
- モニター検証セット損失早期停止（早期停止）
プロジェクトのテストでは、このスキームによってオーバーフィッティングのリスクが67%減少することが示された（純粋な合成データでのトレーニングと比較）。
この答えは記事から得たものである。GraphGen: 知識グラフを使って言語モデルを微調整し、合成データを生成するについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 合成データによるモデルのオーバーフィット問題を回避するには？
