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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