ModelScope中，一般微调更多的关注哪些参数呢？

在ModelScope中进行模型微调时，通常需要关注以下几个参数：

• 学习率：这是影响模型学习速度的一个重要参数，它决定了模型在每次迭代中更新权重的幅度。
• 批次大小：这决定了每次训练迭代中使用的样本数量，合适的批次大小可以提高训练效率。
• 优化器的选择：选择合适的优化器（如Adam、SGD等）可以加快模型收敛速度，提高模型性能。
• 训练周期数：这决定了模型训练的总时间，更多的训练周期可能导致更好的性能，但也增加了过拟合的风险。
• 正则化参数：如权重衰减，可以帮助防止模型过拟合。
• LoRa秩和隐藏维度：在使用LoRa微调时，这些参数决定了旁路矩阵的大小，从而影响微调的效果和计算成本。

总的来说，为了获得最佳的微调效果，通常需要根据具体任务和数据集的特点进行调整和优化。

一般刚开始参考这些examples比较合适，https://github.com/modelscope/swift/tree/main/examples/pytorch/llm/scripts 此回答整理自钉群“魔搭ModelScope开发者联盟群 ①”