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如何优化WhiteLightning生成的模型性能？

2025-08-19

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通过以下高级配置可优化模型性能：

提示优化循环：增加-r参数值（默认1次）能提升合成数据质量，例如-r 3会进行三轮优化，但会延长训练时间。
边缘案例生成：默认开启的--generate-edge-cases功能会为每类生成50条复杂样本（如含拼写错误的评论），增强模型鲁棒性。
数据量调整：通过--target-volume-per-class增加单类样本数量（如设为100条），但需平衡训练效率。
模型选择：在配置文件中可指定不同的基础LLM（如Grok-3-beta），影响生成数据的多样性。

工具还会输出详细训练日志（如准确率、损失值），帮助开发者针对性调整参数。若效果不理想，建议通过GitHub社区讨论具体案例。

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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