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LLM大模型的fine-tune如何避免过拟合?
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推荐答案 2023-08-03
蓝海大脑作为大模型训练方面的专家认为:对于LLM大模型的fine-tune,避免过拟合的方法主要包括数据增强、正则化、早停法、Dropout和拟标准化等方法。通过对训练数据进行随机扰动、旋转、裁剪等操作,生成更多多样化的数据,以增加模型的泛化能力。在训练过程中,以一定概率随机将部分神经元的输出置为0,减少神经网络的复杂性,从而防止过拟合。
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