ModelScope微调后给出的答案的确是靠近训练数据集中的答案，但效果不理想要怎么调整？

针对您提到的 qwen1.5-14B-chat-awq 模型在 ModelScope 上微调后效果不理想的问题，以下是详细的调整建议和优化方法：

1. 检查训练数据集的质量

• 数据清洗与标注一致性：确保训练数据集中每条样本的 instruction 和 output 字段内容准确且一致。如果数据中存在噪声或标注错误，模型可能会学习到错误的模式。
  • 示例：对于 SFT（监督微调）任务，确保问题和答案之间的逻辑关系清晰。
• 数据多样性：增加训练数据的多样性和覆盖范围，避免模型过拟合到特定类型的问答模式。
  • 建议：引入更多领域相关的高质量数据，或者通过人工生成的方式扩展数据集。

2. 调整微调算法和超参数

• 选择合适的微调算法：
  • 如果当前使用的是 SFT（监督微调），可以尝试切换到 DPO（直接偏好优化）算法。DPO 更适合对模型输出进行偏好对齐，尤其是在需要控制模型回答风格时。
  • 示例：DPO 数据格式要求提供 prompt、chosen 和 rejected 字段，明确告诉模型哪些回答是期望的，哪些是不希望出现的。
• 关键超参数调整：
  • 学习率 (learning_rate)：适当降低学习率（如从 1.6e-5 调整为 1e-5），以减少模型对训练数据的过拟合。
  • 训练轮次 (num_train_epochs)：增加训练轮次（如从 1 增加到 3），让模型有更多机会学习数据中的模式。
  • 批次大小 (per_device_train_batch_size)：根据 GPU 显存情况调整批次大小，较大的批次通常能提高训练稳定性。
  • 序列长度 (seq_length)：确保序列长度设置合理，避免因截断导致信息丢失。
  • LoRA 参数：如果使用 LoRA 轻量化训练，可以调整 lora_dim 和 lora_alpha 参数（如将 lora_dim 设置为 16 或 64）以平衡性能和效率。

3. 验证集与评估指标

• 划分验证集：确保训练数据集中包含独立的验证集（如 10% 的数据），用于监控模型在未见数据上的表现。
• 评估指标：使用 BLEU、ROUGE 或 Perplexity 等指标评估模型生成的答案质量。如果验证集上的指标较低，说明模型可能存在欠拟合或过拟合问题。
  • 示例：通过 PAI 平台提交微调任务时，可以在 hyper_parameters 中设置 split=0.9 来划分训练集和验证集。

4. 模型推理与后处理优化

• 推理参数调整：
  • 在推理阶段，调整生成参数（如 temperature、top_p 和 max_tokens）以控制输出的多样性和准确性。
    • 示例：降低 temperature（如设置为 0.7）可以让模型生成更保守的回答；提高 top_p（如设置为 0.9）可以增加生成内容的多样性。
• 后处理规则：对模型生成的答案进行后处理，例如过滤掉不符合预期的内容或补充必要的上下文信息。

5. 重新训练与迭代优化

• 增量训练：如果初步微调效果不佳，可以基于当前微调后的模型继续训练，逐步提升性能。
• 多轮迭代：通过多次微调和评估，不断优化模型的表现。每次迭代后，分析模型在验证集上的表现，并针对性地调整数据或超参数。

6. 其他注意事项

• 硬件资源限制：确保使用的 GPU 资源满足模型需求。对于 qwen1.5-14B 模型，建议使用 V100（32 GB 显存）或更高配置的 GPU。
• AWQ 量化影响：由于您使用的是 AWQ 量化版本，量化可能会影响模型的精度。如果效果仍不理想，可以尝试使用非量化版本进行微调。

通过以上步骤，您可以系统性地排查和优化微调效果。如果问题仍未解决，建议进一步分析具体案例，定位模型在哪些场景下表现不佳，并针对性地调整数据或训练策略。