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如何优化 WhiteLightning 生成的文本分类模型性能？

2025-08-19

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WhiteLightning 提供多项高级配置参数来优化模型性能：

提示优化循环：通过 -r 3 参数增加优化次数（默认1次），提升合成数据质量
边缘案例生成：默认开启（--generate-edge-cases True），每类生成50条边缘案例增强模型鲁棒性
数据扩展：使用 --target-volume-per-class 100 增加每类训练数据量
LLM选择：可在配置文件中指定 Grok-3-beta 或 GPT-4o-mini 等不同大型语言模型生成数据

建议通过日志监控准确率和损失值（如 Accuracy: 1.0000），逐步调整参数。复杂的分类任务可能需要更多训练数据和优化循环。

本答案来源于文章《WhiteLightning：一键生成轻量级离线文本分类模型的开源工具》

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