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llamafactory 微调参数

时间: 2025-05-18 18:10:11 浏览: 15

### LlamaFactory 微调参数配置 LlamaFactory 是一种基于开源大语言模型（LLM）的工具集，用于实现高效微调和优化。以下是关于 LlamaFactory 的细粒度微调参数配置相关内容： #### 参数规模与通用性在 Fixed LM Prompt Tuning 并采用全量数据的情况下，Prompt Tuning 方法已被证明可以匹敌 Fine-tuning 的效果，但仅需调整少量参数即可完成任务[^1]。然而，这种方法通常适用于具有超过 10B 参数的大规模预训练模型，并依赖特定的初始化技术来提升性能。对于较小规模的模型，在相同的条件下可能无法达到相同的效果水平。因此，如果目标是通过固定的语言模型结构进行提示微调，则需要考虑模型本身的大小及其适应能力。 #### 配置示例以下是一个典型的 LlamaFactory 微调参数设置实例： ```python from llamafactory import TrainerConfig, ModelConfig model_config = ModelConfig( model_name="decapoda-research/llama-7b-hf", # 使用的基础模型名称 max_seq_length=512 # 输入序列的最大长度 ) trainer_config = TrainerConfig( learning_rate=2e-5, # 学习率 batch_size=8, # 批次大小 num_epochs=3, # 训练轮数 weight_decay=0.01, # 权重衰减系数 warmup_steps=500 # 热身步数 ) ``` 上述代码片段展示了如何定义基础模型及相关超参以供后续训练过程使用。其中 `learning_rate` 和其他数值的选择取决于具体应用场景及实验结果反馈。 #### 性能评估指标当讨论到分类任务时，除了关注模型架构外还需要重视评价标准。准确率(Accuracy)，精确率(Precision)，召回率(Recall)以及F1分数(F1 Score)[^3]均是非常重要的衡量维度。它们共同帮助我们全面理解模型的表现优劣之处。

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