ModelScope中，损失率比使用原模型的还高出1.5左右？

在ModelScope中使用baichuan2 7b模型进行训练，损失率比使用原模型高出1.5左右的情况，可能是由于多种因素导致的。以下是一些可能的原因和建议：

1. 数据集的一致性：确保合并后使用的数据集与原模型训练时使用的数据集在分布上保持一致。如果数据集发生变化，可能会导致模型性能下降。
2. 模型的适配性：检查baichuan2 7b模型是否适合当前的训练任务。不同的模型可能对不同类型的任务有偏好，选择与任务匹配的模型可以提高效果。
3. 超参数设置：训练模型时的超参数设置对模型性能有很大影响。可能需要调整学习率、批量大小、优化器等超参数，以找到最优的训练配置。
4. 评估指标的选择：使用不同的评估指标可能会导致不同的性能表现。建议使用多个指标综合评估模型性能。
5. 训练策略：考虑是否需要进行更长时间的训练，或者尝试不同的训练策略，如学习率衰减、正则化技术等，以提高模型的泛化能力。
6. 硬件环境：确保训练所用的硬件环境（如GPU）与原模型训练时的环境相似，不同的硬件可能会影响模型的训练效率和最终性能。
7. 软件框架版本：确认所使用的ModelScope或相关框架的版本是否最新，有时软件更新可能会引入性能改进或不兼容的变化。
8. 社区支持：如果自行解决问题困难，可以考虑寻求ModelScope社区的帮助，社区成员可能有类似的经验可以分享。

总的来说，您可以通过上述方面来分析问题并采取相应的措施。同时，也可以利用ModelScope提供的在线体验功能，快速检验模型的效果。希望这些建议能够帮助您解决损失率较高的问题。