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怎样避免RAG系统在模型微调过程中出现性能下降？

2025-09-10
AIアンサー
1.7 K

预防性设计

UltraRAG通过以下机制保障微调稳定性：

  • 渐进式微调：采用分层解冻策略，先微调检索器再调生成器
  • 动态学习率：基于损失曲面分析的自适应学习率调整
  • 早停保护：当验证集指标连续3次下降时自动停止训练

ベストプラクティス

  1. 在WebUI的”模型微调”模块选择”安全模式”
  2. 使用内置的”性能预测器”评估预期效果
  3. 分阶段执行微调：
    • 第一阶段：仅微调embedding层
    • 第二阶段：微调注意力机制层
    • 第三阶段：全参数微调（需大数据量）
  4. 每次微调后立即运行RAGEval验证

問題スクリーニング

若出现性能下降：使用”模型对比”功能分析新旧版本的差异表现，系统会智能推荐回滚或补偿训练策略。

この答えは記事から得たものである。UltraRAG: データ構築とモデル微調整を簡素化するワンストップRAGシステムソリューションについて

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