chatgpt fine-tuning之后 训练数据集以外的数据全部回答错误

这个问题可能是由于 fine-tuning 后的模型过度适应了训练数据集，导致在测试数据集上表现不佳。以下是可能的解决方案：

1. 增加训练数据集的多样性：更多的数据可以减少模型过拟合的可能性，因此增加训练数据集的多样性可以提高模型在测试数据集上的表现。

2. 调整模型的超参数：可以尝试调整模型的超参数，例如学习率、批量大小、层数等等。这些超参数的调整可以提高模型的泛化能力。

3. 使用正则化技术：正则化技术可以帮助减少模型的过拟合程度，例如 L1 或 L2 正则化、dropout 等等。

4. 使用更强大的模型：如果以上方法都不能解决问题，可以尝试使用更强大的模型，例如更深层的神经网络或者预训练的模型，这可能会提高模型的表现。

相关问题

chatgpt finetuning 费用

根据提供的引用内容，chatgpt微调（fine-tuning）是一种用于自定义模型的方法，可以使用测试资源数据集进行微调，以适应特定的人群。微调完成后，可以使用回答结果。chatgpt微调适用于多个模型，包括davinci、curie、babbage和ada。如果没有指定模型，默认使用curie模型。可以使用-m参数来指定微调的模型，-suffix参数用于自定义模型名称。

关于chatgpt微调的费用问题，根据OpenAI的定价政策，具体的费用取决于使用的模型和微调的规模。您可以参考OpenAI的官方网站或与OpenAI团队联系以获取详细的定价信息。

自己造的数据集训练效果差

当自己的训练数据集较小且与原始数据集有较大差异时，可能会导致训练效果较差。这是因为模型在较小、差异较大的数据集上很难获得足够的有效信息来进行准确的学习。然而，有一些方法可以改善这种情况。

一种方法是使用预训练的模型进行微调（fine-tuning）。通过使用别人在类似任务上训练好的模型，将其应用于自己的数据集上。这样可以利用预训练模型已经学到的特征和知识，并在此基础上对模型进行微调。可以使用PyTorch中提供的经典网络模型作为基础模型，并将其与自己的数据集结合使用，调整参数并进行重新训练。这样可以利用大规模数据集上训练好的模型的泛化能力，提高在小数据集上的表现。

如果微调仍然无法解决问题，另一种方法是重新训练模型。这意味着将预训练模型作为一个新模型的初始化权重，然后使用自己的数据集进行训练。这样可以使模型从头开始学习适应新数据集的特征，并更好地适应差异性较大的数据。

此外，如果新数据集较小且与原始数据集有较大差异，还可以尝试从模型的中部开始训练，只对最后几层进行fine-tuning。这样可以保留预训练模型在较大数据集上学到的通用特征，同时允许模型自适应新数据集的特定特征。

综上所述，当自己造的数据集训练效果差时，可以考虑使用预训练模型进行微调、重新训练模型或者只对部分层进行fine-tuning，以提高模型在新数据集上的性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [加载预训练模型，模型微调，在自己的数据集上快速出效果](https://blog.csdn.net/weixin_43424450/article/details/129227788)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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