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大模型微调选择模型的实战技巧(持续更新)_模型微调后checkpoint选择经验

模型微调后checkpoint选择经验

  大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。

  本文主要介绍了大模型微调选择模型的实战技巧(持续更新),希望对学习大语言模型的同学们有所帮助。

文章目录

1. 前言

  在之前博客中系统介绍了大模型LoRA微调调参的实战技巧(持续更新)。但在实战过程中除了进行调参以外,往往还会保存多个checkpoint,所以需要进行模型选择,选出其中的最优模型。

  今天以模型选择为主题来给大家进行实战分享,希望能对大家的实战有所帮助,早日成为一名优秀的AI炼丹师。

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