用全参数微调训练了一个ModelScope模型，生成很多结果，估计30%会出现循环文字，怎么解决？

在使用ModelScope模型进行微调并遇到生成结果中出现循环文字的问题时，这通常意味着模型在生成文本时陷入了某种模式重复，没有有效停止或缺乏多样性。解决这一问题可以尝试以下几个策略：

1. 调整生成配置：

   • Temperature: 增加生成的温度参数（temperature）可以增加输出的随机性，减少模式化的重复。默认情况下，许多生成模型使用较低的温度值以获得更确定的预测，但这也可能导致重复。试着将温度设置为一个稍高的值（如0.7或更高），看是否能增加多样性和减少循环。

2. 使用Top-K和Top-P采样：

   • Top-K采样限制了从概率分布中选择的最高K个token。
   • Top-P（核采样，Nucleus Sampling）则基于累积概率来选择一部分token。通过调整这些参数，你可以控制生成过程中的多样性，避免总是选择最可能但也可能是重复的token。

3. 更改解码策略：

   • 尝试不同的解码策略，比如Beam Search、Contrastive Search等，它们在一定程度上可以平衡生成文本的质量与多样性。

4. 微调数据增强：

   • 在微调前对训练数据进行增强，比如通过文本改写、增加噪声或者使用数据扩增技术，可以提高模型对不同文本结构的适应能力，减少生成循环。

5. 早停策略：

   • 实施一种机制，在生成的序列中检测到重复模式时提前终止生成。例如，可以通过比较当前生成的n-gram与之前生成的部分，如果发现重复，则停止生成。

6. 后处理：

   • 对生成的文本应用后处理脚本，自动识别并移除明显的循环内容。虽然这不是根本解决办法，但在某些场景下可以作为临时解决方案。

7. 继续微调：

   • 使用包含更多样化样本的数据集重新微调模型，特别是那些能够引导模型学习如何自然结束句子或段落的数据。同时，可以考虑增加负采样，让模型学会避免生成过于频繁出现的短语。

8. 检查和优化训练参数：

   • 确认你的微调过程中是否有过拟合现象，适当调整学习率、正则化参数等，确保模型泛化能力。

每种方法的效果可能会根据具体模型和任务有所不同，建议逐一尝试，找到最适合你应用场景的解决方案。