informal · 2025-06-22T16:00:00Z 大型语言模型微调经验 💡 原文英文，约200词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文分享了对大型语言模型（LLM）微调的经验，强调损失/奖励变化与测试数据性能的一致性，调整学习率和正则化惩罚，进行科学对照实验以验证想法，并在训练不顺利时才调整超参数。此外，建议在输出最终答案前处理LLM的输出过程。 🏷️ 标签 大型语言模型 学习率 微调 损失变化 超参数 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
