Валидация LoRA fine-tuning обычно включает несколько этапов:
Практическое задание
Валидация LoRA fine-tuning обычно включает несколько этапов:
Короткий ответ
Что ответить на собеседовании
Подробный разбор
Ответ с пояснениями
Условие
Практическое задание
Какой набор артефактов позволяет честно воспроизвести сравнение двух запусков LoRA?
- Только итоговая таблица качества.
- Коммит с кодом и скриншот итоговой метрики.
- Код и файл конфигурации эксперимента.
- Код, хэш данных, базовая модель, конфигурация LoRA, зависимости и команда запуска.
- Только ссылка на ветку Git.
- Код, параметры LoRA, версия базовой модели и зависимости.
Ответ
Валидация LoRA fine-tuning обычно включает несколько этапов:
- Оценка качества модели на валидационном наборе данных — сравнивают метрики (например, точность, F1, perplexity) до и после fine-tuning, чтобы убедиться в улучшении.
- Проверка переобучения — анализируют, не ухудшилась ли обобщающая способность модели, например, по метрикам на тестовом наборе.
- Тестирование на downstream задачах — если LoRA применялся для адаптации модели под конкретные задачи, проверяют качество решения этих задач.
- Анализ влияния LoRA-параметров — экспериментируют с рангом и другими гиперпараметрами, чтобы найти оптимальный баланс между размером адаптации и качеством.
- Визуализация и интерпретация — иногда полезно проверить, как изменились представления модели, например, с помощью проекций или внимания.
Пример: после fine-tuning LoRA на задаче классификации текста сравнивают accuracy на валидационном наборе с базовой моделью, чтобы убедиться в улучшении без значительного увеличения параметров.