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使用 LoRA 进行微调
大约 1W 条微调数据，大概是四个维度各十几种排列组合来的
学习率：1e-6
训练轮数：10
学习率调节器：Inverse Square Root
学习的参数大概是这么多
trainable params: 20971520 || all params: 8051232768 || trainable%: 0.2605
图像看着倒还不错
但实际生成的 SQL 效果不升反降
求助这可能是什么原因啊？
大约 1W 条微调数据，大概是四个维度各十几种排列组合来的
学习率：1e-6
训练轮数：10
学习率调节器：Inverse Square Root
学习的参数大概是这么多
trainable params: 20971520 || all params: 8051232768 || trainable%: 0.2605
图像看着倒还不错
但实际生成的 SQL 效果不升反降
求助这可能是什么原因啊？
6 条回复 • 2024-10-02 17:35:23 +08:00
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chaucerling 49 天前
轮数太多过拟合了吧，取 1000 的 checkpoint 试试效果
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Volekingsg 49 天前
干脆直接整个 online evaluator 看看训练过程中的效果
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cowcomic OP |
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Volekingsg 48 天前
@cowcomic #3 我都是基于 Lightning 框架自己写的，LLaMA-Factory 不确定怎么加
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cowcomic OP @Volekingsg 感谢，我去查查
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6
Volekingsg 47 天前
@cowcomic #5 就是自己加个 Callback 之类的东西，每个 epoch 或者多少次 evaluate 一次 text2sql 的性能看看
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