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如何避免合成数据导致的模型过拟合问题？

2025-08-23

1.2 K

GraphGen 内建的防过拟合策略：

多样性保障机制：
1. 通过style参数控制（concise/detailed/medical等）产生表达变异
2. 多跳采样自动生成同知识点的多角度问答
3. 内置问答重构模块对相同语义生成不同表述
数据验证方案：
– 在configs/graphgen_config.yaml中启用diversity_check: true
– 输出目录会生成diversity_report.json包含重复率指标
– 建议保持实体重复率<15%，可通过增大输入数据量调节
训练建议：
• 合成数据与真实数据建议按1:2比例混合
• 优先选用7B以上参数量的基础模型
• 监控验证集loss早停（early stopping）

项目测试显示该方案可使过拟合风险降低67%（对比纯合成数据训练）。

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