大模型微调时验证集表现异常的调试方法

在大模型微调过程中，验证集表现异常是常见问题。本文将分享几种有效的调试方法。

问题现象：训练过程中验证集loss突然上升或准确率骤降，但训练集表现正常。

调试步骤：

1. 数据质量检查：

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 检查验证集分布是否与训练集一致
train_df = pd.read_csv('train_data.csv')
val_df = pd.read_csv('val_data.csv')

print("训练集标签分布：")
print(train_df['label'].value_counts())
print("验证集标签分布：")
print(val_df['label'].value_counts())

2. 过拟合检测：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制训练和验证loss曲线
plt.plot(train_losses, label='Train')
plt.plot(val_losses, label='Validation')
plt.legend()
plt.show()

3. 学习率调整：

from torch.optim.lr_scheduler import ReduceLROnPlateau

scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', factor=0.5, patience=2)
scheduler.step(val_loss)

4. 数据增强验证：

# 临时关闭数据增强，观察验证集表现是否改善
augmentation_enabled = False

建议使用社区提供的安全测试工具进行验证，确保调试过程符合安全规范。