更新时间：2024-08-29 GMT+08:00
为什么微调后的模型，回答中会出现乱码
当您将微调的模型部署以后，输入一个与目标任务同属的问题，模型生成的结果中出现了其他语言、异常符号、乱码等字符。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查：
- 数据质量：请检查训练数据中是否存在包含异常字符的数据，可以通过规则进行清洗。
- 训练参数设置：若数据质量存在问题，且因训练参数设置的不合理而导致过拟合，该现象会更加明显。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，适当降低这些参数的值，降低过拟合的风险。
- 推理参数设置：请检查推理参数中的“温度”或“核采样”等参数的设置，适当减小其中一个参数的值，可以提升模型回答的确定性，避免生成异常内容。
父主题： 典型训练问题和优化策略
