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大型语言模型微调经验
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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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。
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关键要点
- 关注损失/奖励变化与测试数据性能的一致性，确保它们朝同一方向变化。
- 通过调整学习率和正则化惩罚来应对损失的变化。
- 进行科学对照实验以验证想法，排除随机因素的影响。
- 仅在训练过程不顺利时才调整超参数。
- 在输出最终答案之前处理LLM的输出过程，尽量通过代码处理正则化，而不是在提示中进行。
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