8B模型LoRA实验显示三轮后过拟合
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8B模型LoRA实验显示三轮后过拟合
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AI 综述
开源研究者 kalomaze 公开一组8B模型LoRA微调评估损失对比结果：在约9000万token训练数据上，多轮训练配合WSD衰减表现最佳，但从第3个epoch起出现过拟合。该方案优于使用全量数据单轮训练并反复训练最优数据子集的对比配置。
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最新进展10月31日 00:40
8B 模型 LoRA 微调实测：多 epoch 配 WSD 衰减效果最佳，第 3 epoch 起过拟合报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月31日
- AGI Hunt8B 模型 LoRA 微调实测：多 epoch 配 WSD 衰减效果最佳，第 3 epoch 起过拟合
开源研究者 kalomaze 公布 8B 模型 LoRA 微调实验结果，约 90M token 的训练数据显示，从第 3 个 epoch 开始出现过拟合。多 epoch 训练配合 WSD 衰减的方案效果最佳，优于全量数据单 epoch 加最优数据子集重复训练等配置。
本事件热度走势
还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。