小数据建模解决方案
当训练数据不足2000条时，可采用以下方法提升效果：
- Aprimoramento de dados：使用GPT-4生成语义相似的扩展对话，注意保持原有语言风格。推荐prompt格式：”请用[用户名]的风格改写以下对话：…”
- aprendizagem por transferência：先加载知乎、微博等公开对话数据进行预训练，再微调个人数据。修改settings.json中的
pretrained_pathparâmetros - 正则化技术：设置dropout_rate=0.3，同时启用early stopping（耐心值设为5个epoch）
另外建议：1) 使用K-fold交叉验证 2) 限制LoRA秩≤16 3) 添加标签平滑（smoothing=0.1）。训练完成后务必用web_demo.py --test_mode=true进行过拟合检测
Essa resposta foi extraída do artigoWeClone: treinamento de doppelgangers digitais com registros de bate-papo e vozes do WeChatO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 如何克服小规模聊天记录导致的模型过拟合问题？
Português do Brasil 
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch