在大模型微调过程中，模型验证是确保微调效果和防止过拟合的关键环节。本文将总结几种常用的模型验证方法，并提供可复现的实践步骤。
1. 验证集划分与监控
首先，从原始训练数据中划分出20-30%的数据作为验证集。使用以下代码进行数据划分：
from sklearn.model_selection import train_test_split
train_data, val_data = train_test_split(
full_dataset,
test_size=0.25,
random_state=42,
stratify=labels
)
在训练过程中，定期监控验证集上的损失和指标表现，若验证集性能持续下降，则考虑提前停止训练。
2. 交叉验证（Cross-Validation）
对于小规模数据集，建议使用k折交叉验证：
from sklearn.model_selection import cross_val_score
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring='accuracy')
print(f'CV Scores: {scores}')
3. 混淆矩阵与指标分析
微调后使用验证集评估模型性能：
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix
y_pred = model.predict(val_loader)
print(classification_report(y_true, y_pred))
print(confusion_matrix(y_true, y_pred))
4. 领域适应性测试
针对特定任务，构建领域相关验证集进行测试，确保模型泛化能力。例如，在对话系统中添加人工构造的对话样本作为测试用例。
通过以上方法可以有效评估微调后模型的质量，为模型上线提供可靠保障。
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