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如何提升Open R1模型在特定领域的评估效果？

2025-09-10

2.0 K

领域效果优化方案

针对专项评估指标提升，可采用以下方法组合：

基准测试定位：
先运行evaluate.py --model <path> --benchmark全部生成完整评估报告，识别弱项领域（如代码/数学）
数据增强：
对薄弱领域：
- 使用generate.py --task_type代码生成专项数据
- 从Hugging Face Hub下载领域数据集（如BigCode的The Stack）
训练策略调整：
在multi_stage_training.py中：
- 增加领域数据batch占比（–domain_ratio）
- 延长该领域训练步数（–domain_steps）
- 使用领域自适应学习率（–domain_lr）
模型融合：
对最终产出模型：
- 使用checkpoint-ensemble技术合并多个领域专家模型
- 通过wandb进行超参数扫描优化融合权重

建议每轮优化后使用--benchmark单一领域参数快速验证效果。