Aprimoramento da adaptabilidade do domínio Processo completo
A obtenção de avanços no desempenho em áreas especializadas requer a otimização sinérgica das estratégias de engenharia de dados e treinamento:
- Fase de preparação de dadosRecomendamos que um mínimo de 5.000 dados de controle de qualidade de domínio sejam coletados no formato fornecido pelo projeto.
dirty_chinese_dpo.jsonA pergunta e a resposta devem conter: (1) o contexto completo da pergunta e da resposta (2) a terminologia do domínio (3) exemplos de erros típicos - Seleção da estratégia de treinamento::
- Criação de recursos básicos: ajuste fino supervisionado com dados completos primeiro (SFT)
train_sft_dirty.py3-5 rodadas de treinamento - Calibração fina: alinhamento de preferências usando o algoritmo ORPO usando
RL_FineTuning/train_orpo.pyscripts, injetando amostras de superioridade rotuladas por especialistas em domínio no
- Criação de recursos básicos: ajuste fino supervisionado com dados completos primeiro (SFT)
- Métodos de validaçãoScripts de raciocínio de projeto suportam o modo de teste em lote (
--mode batch), recomenda-se preparar 200 conjuntos de validação por meio de avaliação automatizada
Observação especial: a sobreposição de módulos de recuperação de conhecimento é recomendada para áreas de alto risco, como a médica/jurídica, para evitar riscos puramente generativos.
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 melhorar a precisão da resposta dos modelos de ajuste fino do Qwen3 em domínios específicos?
