更新时间：2024-08-29 GMT+08:00
典型训练问题和优化策略
- 什么情况下需要微调
- 什么情况下不建议微调
- 数据量很少，可以微调吗
- 数据量足够，但质量较差，可以微调吗
- 无监督的领域知识数据，量级无法支持增量预训练，如何让模型学习
- 如何调整训练参数，使模型效果最优
- 如何判断训练状态是否正常
- 如何评估微调后的模型是否正常
- 如何调整推理参数，使模型效果最优
- 为什么微调后的模型，回答总是在重复某一句或某几句话
- 为什么微调后的模型，回答中会出现乱码
- 为什么微调后的模型，回答会异常中断
- 为什么微调后的模型，只能回答在训练样本中学过的问题
- 为什么微调后的模型，输入与训练样本相似的问题，回答与训练样本完全不同
- 为什么微调后的模型，评估结果很好，但实际场景表现却很差
- 多轮问答场景，为什么微调后的效果不好
- 数据量满足要求，为什么微调后的效果不好
- 数据量和质量均满足要求，为什么微调后的效果不好
- 数据量和质量均满足要求，Loss也正常收敛，为什么微调后的效果不好
