微调后模型的可迁移性测试方法

微调后模型的可迁移性测试方法

在大模型微调实践中，验证模型的可迁移性是确保模型泛化能力的重要环节。本文将介绍一套完整的可迁移性测试方法，涵盖数据准备、测试流程和结果分析。

测试框架搭建

首先需要构建一个标准化的测试集，包含不同领域、不同分布的数据。例如：

import torch
from datasets import Dataset

test_data = [
    {'text': '医疗咨询', 'domain': 'medical'},
    {'text': '金融分析', 'domain': 'finance'},
    {'text': '法律文书', 'domain': 'legal'}
]

dataset = Dataset.from_list(test_data)

可迁移性测试流程

1. 数据预处理：将测试集按领域分类，确保每个领域有足够的样本
2. 模型推理：对每个测试样本进行推理，记录输出结果
3. 性能评估：使用准确率、F1分数等指标评估模型在不同领域的表现

关键代码示例

# 模型推理函数
model.eval()
with torch.no_grad():
    for batch in test_loader:
        outputs = model(**batch)
        predictions = torch.argmax(outputs.logits, dim=-1)
        # 记录预测结果和真实标签

结果分析

通过对比不同领域测试结果，可以判断模型是否具备良好的可迁移性。若模型在多个领域表现稳定，则说明其泛化能力强。

总结

可迁移性测试是评估微调模型质量的重要手段，建议在模型部署前必须进行此步骤。