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    机器学习中的过拟合 更多内容
  • 基本概念

    局部微调(LoRA)是一种优化技术,用于在深度学习模型微调过程,只对模型一部分参数进行更新,而不是对所有参数进行更新。这种方法可以显著减少微调所需计算资源和时间,同时保持或接近模型最佳性能。 拟合 拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格,会导致模型产生“以偏概全”现象,导致模型泛化效果变差。

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  • 数据量很少,可以微调吗

    数据增强:在传统机器学习,可以通过简单重复上采样方式来扩充数据,但该方法不适用于大模型微调场景,这将导致模型拟合。因此可以通过一些规则来扩充数据,比如:同义词替换、语法结构修改、标点符号替换等,保证数据多样性。 基于大模型数据泛化:您可以通过调用大模型(比如盘古提供任意一个

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  • 排序策略-离线排序模型

    数值稳定常量:为保证数值稳定而设置一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同参数调整不同学习率,对频繁变化参数以更小步长进行更新,而稀疏参数以更大步长进行更新。 学习率:优化算法参数,决定优化器在最优方向上前进步长参数。默认0.001。 初

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    神经网络中:学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层单元数、Adam优化算法β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法:随机森林树数量,k-meanscluster数,正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型学习能力不足,一味地增加数据,训练效果并不明显。

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  • 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,为什么微调后效果不好 这种情况可能是由于以下原因导致,建议您排查: 训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置不合理而导致了欠拟合拟合。请检查训练参数 “训练轮次”或“学习率”等参数设置,根据实际情况调整训练参数,帮助模型更好学习。

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  • 如何调整训练参数,使模型效果最优

    数据量级:如果微调数据很多,从客观上来说越多数据越能接近真实分布,那么可以使用较大学习率和较大批量大小,以提高训练效率。如果微调数据量相对较少,则可以使用较小学习率和较小数据批量大小,避免拟合。 通用模型规格:如果模型参数规模较小,那么可能需要较大学习率和较大批量大小,以提高训练效率

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  • 排序策略

    数值稳定常量:为保证数值稳定而设置一个微小常量。默认1e-8。 adagrad:自适应梯度算法 对每个不同参数调整不同学习率,对频繁变化参数以更小步长进行更新,而稀疏参数以更大步长进行更新。 学习率:优化算法参数,决定优化器在最优方向上前进步长参数。默认0.001。 初

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  • 为什么微调后的模型,只能回答在训练样本中学过的问题

    训练参数设置:您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置不合理而导致了拟合。请检查训练参数 “训练轮次”或“学习率”等参数设置,适当降低这些参数值,降低拟合风险。 数据质量:请检查训练数据质量,若训练样本出现了大量重复数据,或者数据多样性很差,则会加剧该现象。

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  • 创建模型微调流水线

    模型微调是指调整大型语言模型参数以适应特定任务过程,适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现场景。这是通过在与任务相关数据集上训练模型完成,所需微调量取决于任务复杂性和数据集大小。在深度学习,微调用于改进预训练模型性能。 前提条件 已订购大模型微调服务API在线调

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  • 为什么微调后的模型,回答中会出现乱码

    训练参数设置:若数据质量存在问题,且因训练参数设置不合理而导致拟合,该现象会更加明显。请检查训练参数 “训练轮次”或“学习率”等参数设置,适当降低这些参数值,降低拟合风险。 推理参数设置:请检查推理参数“温度”或“核采样”等参数设置,适当减小其中一个参数值,可以提升模型回答的确定性,避免生成异常内容。

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  • 为什么微调后的模型,回答总是在重复某一句或某几句话

    “核采样”等参数设置,适当增大其中一个参数值,可以提升模型回答多样性。 数据质量:请检查训练数据是否存在文本重复异常数据,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,且因训练参数设置不合理而导致拟合,该现象会更加明显。请检查训练参数 “训练轮次”或

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  • 创建自监督微调训练任务

    完成全部训练数据集训练次数。 学习率 0.0001 0~1 学习率用于控制每个训练步数(step)参数更新幅度。需要选择一个合适学习,因为学习率过大会导致模型难以收敛,学习率过小会导致收敛速度过慢。 模型保存步数 500 10倍数 每训练一定数量步骤(或批次)后,模型状态就会被保存下来。

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  • 提交排序任务API

    阶特征组合、学习特征之间关系,无需人工经验干预,同时能够解决组合特征稀疏问题。FM算法参数请参见因子分解机。 域感知因子分解机是因子分解机改进版本,因子分解机每个特征对其他域隐向量都一致,而域感知因子分解机每个特征对其他每个域都会学习一个隐向量,能够达到更高精度,但也更

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  • 创建有监督训练任务

    decay)机制,可以有效地防止拟合(overfitting)问题。 学习率衰减比率 0.1 0~1 学习率衰减后,最小不会低于学习率,计算公式为:学习率*学习率衰减比率。 热身比例 0.01 0~1 热身阶段占整体训练比例。 模型刚开始训练时,如果选择一个较大学习率,可能

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  • 适用于人工智能与机器学习场景的合规实践

    适用于人工智能与机器学习场景合规实践 该示例模板对应合规规则说明如下表所示: 表1 合规包示例模板说明 合规规则 规则中文名称 涉及云服务 规则描述 cce-cluster-end-of-maintenance-version CCE集群版本为处于维护版本 cce CC

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  • 如何评估微调后的模型是否正常

    如何评估微调后模型是否正常 评估模型效果方法有很多,通常可以从以下几个方面来评估模型训练效果: Loss曲线:通过Loss曲线变化趋势来评估训练效果,确认训练过程是否出现了拟合或欠拟合等异常情况。 模型评估:使用平台“模型评估”功能,“模型评估”将对您之前上传测试集进行评

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  • 使用AI原生应用引擎完成模型调优

    learning_rate 学习学习率是每一次迭代梯度向损失函数最优解移动步长。 weight_decay 权重衰减因子 对模型参数进行正则化一种因子,可以缓解模型拟合现象。 warmup_ratio 学习率热启动比例 学习率热启动参数,一开始以较小学习率去更新参数,然后再使用预设学习率,有效避免模型震荡。

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  • 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

    认模型训练过程是否出现了问题,这种情况大概率是由于训练参数设置不合理而导致了欠拟合,模型没有学到任何知识。请检查训练参数 “训练轮次”或“学习率”等参数设置,适当增大“训练轮次”值,或根据实际情况调整“学习率”值,帮助模型更好收敛。 数据质量:请检查训练数据质量,

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  • Octopus开发基本流程?

    同种类数据集,同时支持数据集增量更新,可针对性用于不同算法和模型训练。 模型训练 基于平台上创建好数据集,可对自定义算法或内置算法进行训练,并对生成模型进行评估,也可进一步用于预标注。 模型评估 在建模过程,由于偏差过大导致模型欠拟合以及方差过大导致拟合存在,因

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  • 防勒索病毒概述

    定是否为HSS预置诱饵文件。 诱饵文件不会对您业务产生影响,也不存在任何恶意行为,若将诱饵文件删除,HSS将无法诱捕新型未知勒索病毒。 创建Linux防护策略完成后,智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上可信进程修改文件行为,对绕过诱饵文件勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索

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  • 概述

    多行样本进行可信联邦学习,联合建模。 模型评估 评估训练得出模型权重在某一数据集上预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少情况,联合多个参与者共同样本不同数据特征进行可信联邦学习,联合建模。 概念术语

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