开源大模型微调经验分享：从参数到效果

开源大模型微调经验分享：从参数到效果

在开源大模型微调实践中，参数设置和训练策略直接影响最终效果。本文将分享一些实用的经验和可复现的步骤。

参数配置要点

1. 学习率选择：通常采用0.0001-0.001范围，小模型可尝试更高值
2. 批次大小：根据显存调整，一般为8-32
3. 训练轮数：建议从1-3轮开始观察效果

实践代码示例

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from datasets import load_dataset

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("bert-base-uncased")

# 准备数据集
train_dataset = load_dataset("json", data_files="train.json")

# 训练配置
training_args = {
    "output_dir": "./results",
    "num_train_epochs": 2,
    "per_device_train_batch_size": 16,
    "learning_rate": 0.0005,
    "save_steps": 1000,
}

# 开始训练
model.train()

效果评估

建议使用困惑度、准确率等指标评估微调效果，同时结合人工评测验证实际应用价值。

通过以上步骤，可以快速上手开源大模型微调工作。