オーバーフィッティング防止統合プログラム
大規模なモデルの微調整に特徴的なオーバーフィット現象に対しては、以下の戦略の組み合わせが推奨される：
- データ強化準備中
.json同義語の置き換えや文の書き換えなどによってデータセットが多様に拡張された場合、プロジェクト内のデータローダーは自動シャッフルをサポートする。 - 正則化構成トレーニングスクリプトに主要なパラメータを追加します：
--weight_decay 0.01制御パラメータ更新範囲--dropout 0.1ニューロンの確率的遮蔽
- 早期停止メカニズム: 検証セットの損失を監視し、3ラウンド連続で改善が見られない場合は停止する (組み込みスクリプト)
EarlyStopping(コールバック） - 学習プログラム段階的に学習率を調整する。
--lr 5e-5レイト・ドロップ1e-6
高度な解決策としては、教師モデルの出力分布で生徒モデルを制約するために、プロジェクトが提供する知識蒸留機能を試すことができる。
この答えは記事から得たものである。Qwen3-FineTuning-Playground: Qwen3の大きなモデルを微調整するための、すぐに使えるコードベース。について
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " Qwen3の微調整でオーバーフィッティングの問題を避けるには？
