判断大模型微调是否产生灾难性遗忘的实战方案

  大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

  本文主要介绍了判断大模型微调是否产生灾难性遗忘的实战方案,希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。

文章目录

  • 1. 前言
  • 2. 实战方案
    • 2.1 收集数据
    • 2.2 实战测试

1. 前言

  在之前的文章中介绍了大模型LoRA微调调参的实战技巧(持续更新),但需要特别说明的是,如果微调不得当,就很容易让模型产生灾难性遗忘的结果。咱们以自我认知微调为例,如果微调不得当的话,在提问与自我认知无关的问题时,也可能会回答出自我认知的答案。 如果出现这种情况,微调的模型是不可用的,请按照大模型LoRA微调调参的实战技巧(持续更新)<

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