怎样训练特定场景的语言模型？
2023-05-15 阅读 125
先把目标说清楚：场景是什么、期望输出形式（问答、对话、摘要、分类等）和评价标准。然后收集并清洗领域语料，必要时做标注或构造训练样本。优先在通用大模型上微调，数据少可以用LoRA/PEFT等参数高效方法，数据量视任务从几万到百万级token不等；也可做指令微调或加入人类反馈（RLHF）以改善行为对齐。训练时设好损失函数与验证指标（困惑度、准确率、F1、人工评估等），通过验证集调参、防止过拟合，并注意数据隐私与偏差治理。模型上线后要持续监控性能、收集真实反馈并做增量更新。常用工具有 PyTorch、Transformers/Hugging Face、DeepSpeed 等。
更新于 2025年12月10日
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