LLM大模型的fine-tune如何避免過擬合？

藍海大腦作為大模型訓練方面的專家認為：對於LLM大模型的fine-tune，避免過擬合的方法主要包括數據增強、正則化、早停法、Dropout和擬標準化等方法。通過對訓練數據進行隨機擾動、旋轉、裁剪等操作，生成更多多樣化的數據，以增加模型的泛化能力。在訓練過程中，以壹定概率隨機將部分神經元的輸出置為0，減少神經網絡的復雜性，從而防止過擬合。