- トレーニングに小さなデータセットを使用すると、エポック数を過剰に延長する場合に最も一般的な落とし穴が発生する。
- 通常、これは特徴付けられる。
この記事では、機械学習における最も一般的な問題の1つであるトレーニングデータセットのサイズとエポック数の適切なバランスについて述べられています。データセットが小さいとモデルの汎化性能が低下し、エポック数が過剰になると過学習が起こりやすくなります。適切なトレーニング条件を設定することが重要であり、注意が必要です。
元記事: https://medium.com/%40mybrandt/avoiding-llm-fine-tuning-pitfalls-dbde70d41b40