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85 Token及模型参数准备篇

Token及模型参数准备篇

来自: AiGC面试宝典

2023年09月29日12:06

1. 预训练数据 Token 重复 是否影响 模型性能?

多轮epoch的训练会降低模型性能;

· 更大规模的数据集会缓解重复epochs对模型性能下降的影响;

提高数据集的质量也无法挽救重复训练带来的过拟合;

小计算量模型的过拟合趋势与大计算量的差不多;

· 多样的训练目标不一定减轻多Epoch的性能下降;

· Dropout是一个被大语言模型忽视的正则技术,虽然慢,但是可以降低多epochs的影响;

在训练过程中逐渐使用dropout是有效的策略;

2. SFT需要训练Token数?

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· 少量高质量、多样性的数据,也可以训练出效果优秀的SFT模型

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