大语言模型微调过程中的验证策略

在大语言模型微调过程中，验证策略的制定直接关系到最终模型质量与部署效果。本文将结合实际项目经验，分享一套可复现的验证方案。

1. 验证集构建 首先需要构建一个具有代表性的验证集。建议使用以下方法：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

df = pd.read_csv('training_data.csv')
# 按照业务场景划分验证集
validation_set = df.sample(frac=0.1, random_state=42)
validation_set.to_csv('validation_dataset.csv', index=False)

2. 关键指标监控 建立损失函数、BLEU分数和人工评估的多维度验证体系：

# 损失监控示例
import torch.nn.functional as F

loss = F.cross_entropy(predictions, targets)
print(f'Validation Loss: {loss.item()}')

3. 交叉验证策略 采用5折交叉验证，确保模型泛化能力：

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold

skf = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
for train_idx, val_idx in skf.split(X, y):
    # 分别训练和验证

4. 部署前最终验证 在正式部署前进行A/B测试，对比微调前后模型表现。

这套方案已在多个大模型项目中成功应用，可作为验证策略的参考框架。

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