特定の領域におけるオープンR1モデルの評価を向上させるには、どうすればよいのだろうか？

2025-09-10

2.2 K

ドメイン効果最適化プログラム

専門的な評価指標の強化を目指すには、以下のような手法の組み合わせがある：

ベンチマークテストの位置づけ::
ファーストランevaluate.py --model <path> --benchmark全部弱点分野（コード／数学など）を特定する完全な評価レポートを作成する。
データ強化::
弱点に：
- 利用するgenerate.py --task_type代码専門データの作成
- Hugging Face Hubからドメイン・データセットをダウンロードする（例：BigCodeのThe Stack）
トレーニング戦略の調整::
multi_stage_training.py：
- ドメイン・データのバッチ比率を上げる（-domain_ratio）
- ドメインのトレーニングステップ数を拡張する (-domain_steps)
- ドメイン適応学習率を使う (-domain_lr)
モデルフュージョン::
を最終的な出力モデルに加える：
- チェックポイント・アンサンブル技術を用いた複数のドメインエキスパートモデルのマージ
- wandbを用いたハイパーパラメトリックスキャンによる融合重みの最適化

最適化の各ラウンドの後に推奨される--benchmark单一领域パラメーターで素早く効果を確認できる。