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如何解决Bonsai模型在专业领域表现不足的问题？

2025-08-28

1.2 K

领域自适应微调的具体实施方案

针对专业领域性能瓶颈，推荐分阶段微调策略：

数据准备阶段：
- 收集领域文本（建议5-10MB纯文本数据）
- 使用datasets库构建train/val分割（比例8:2）
训练配置：
- 采用LoRA适配器（减少80%训练参数）
- 设置learning_rate=5e-5，batch_size=8
- 启用梯度裁剪（max_grad_norm=1.0）
评估优化：
- 每500步验证损失值
- 早停机制（patience=3）防止过拟合

在医疗法律等专业领域测试中，经过2000步微调的Bonsai模型F1值能达到基线模型的92%水平。注意微调后建议量化保存：model.save_pretrained('./ft_model', torch_dtype=torch.float16)。