Programa Integrado de Prevenção e Controle do Overfitting
A seguinte combinação de estratégias é recomendada para o fenômeno de sobreajuste característico do ajuste fino de modelos grandes:
- Aprimoramento de dados: em preparação
.jsonQuando os conjuntos de dados estão disponíveis, a diversidade de dados é expandida por meio da substituição de sinônimos, reescrita de frases etc., e o carregador de dados dentro do projeto suporta o embaralhamento automático - configuração de regularizaçãoAdicionar parâmetros-chave ao script de treinamento:
--weight_decay 0.01Faixa de atualização do parâmetro de controle--dropout 0.1Proteção estocástica de neurônios
- Mecanismo de parada antecipadaMonitorar a perda do conjunto de validação e interrompê-la quando não houver melhora em três rodadas consecutivas (script incorporado)
EarlyStopping(Callbacks) - Programa de estudosAjuste a taxa de aprendizado em etapas, inicialmente com
--lr 5e-5Queda tardia para1e-6
Uma solução avançada poderia ser experimentar a função de destilação de conhecimento fornecida pelo projeto para restringir o modelo do aluno com a distribuição de saída do modelo do professor.
Essa resposta foi extraída do artigoQwen3-FineTuning-Playground: uma base de código pronta para uso para o ajuste fino dos grandes modelos do Qwen3.O
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como evitar problemas de sobreajuste durante o ajuste fino do Qwen3?
