LLM大模型的fine-tune如何避免过拟合？
2023-06-25 阅读 33
LLM大模型的fine-tune过程中，可以采取以下几种方法来避免过拟合：
1. 数据增强：可以通过对训练数据进行一些随机的变换，比如旋转、缩放、平移等，从而扩大训练数据集，提高模型的泛化能力。
2. Dropout：在模型训练过程中，可以随机地将一些神经元的输出置为0，从而减少模型的过拟合。
3. Early stopping：可以通过监控模型在验证集上的性能，当性能不再提升时，停止训练，从而避免模型过拟合。
4. 正则化：可以在模型的损失函数中加入正则化项，比如L1或L2正则化，从而限制模型的复杂度，避免过拟合。
5. 模型集成：可以通过将多个模型的预测结果进行加权平均，从而减少模型的方差，提高模型的泛化能力。
更新于 2023年06月27日
