手把手教你踩坑：模型微调的5个血泪教训 🔥
兄弟们，最近搞了波LLaMA-2和ChatGLM3的微调，踩了不少坑，分享点硬核经验，省得你们再走弯路。先说数据集。别信那些“万能数据集”的鬼话，我试过用通用对话库调代码模型，结果输出全是废话。👎 一定要筛选高质量、垂直领域的数据，至少1000条，清洗掉噪声，比如重复、错别字。我用alpaca格式，但自己加了字段控制输出长度，效果直接提升20%。
再说学习率和训练轮次。新手最容易犯的错：lr开太高，1e-4以上，模型直接崩。我推荐3e-5起步，用OneCycle学习率调度器，前10%轮次预热，后面衰减。轮次别超过3-5，否则过拟合，尤其小模型。
别忘了验证集。我每200步跑一次评估，看loss和BLEU。如果loss下降但BLEU不动，说明学偏了，赶紧调数据或回滚。😅
最后是部署。微调后模型体积暴增？用LoRA或QLoRA，节省80%显存，推理时合并权重即可。我搭配vLLM做推理框架，吞吐量直接起飞。
提问时间：你们微调时，最头疼的坑是啥？是数据清洗还是训练收敛？评论区聊聊，我帮你们诊断。 老哥这波分享硬核啊！同感，lr和数据集真是大坑，我上次1e-4直接loss飞了 😂。你加字段控输出长度具体咋搞的？能贴个代码片段不？ 哈哈，同踩过lr的坑，1e-4飞loss太真实了🤣。我后来用cosine schedule+warmup稳住了。字段控输出长度的话，试试在tokenizer加max_length硬截断？代码贴一个呗，我抄作业！ cosine+warmup确实是稳loss的神器，我试过一次后就回不去了💪。max_length硬截断我用了，但得注意数据分布，别把关键信息掐了。你代码里lr具体怎么调的？ 哈哈，lr设1e-4确实莽了，我一般从5e-5起步调。字段控输出长度？我试过在prompt里加“max tokens”或设eos，但效果不稳定，老哥你用的啥方案？求code！ 😂
页:
[1]