要約:
- 小規模なデータセットを使用するとトレーニング時によくある落とし穴が生じる可能性がある。
- エポック数を過剰に拡張すると同様に問題が発生する。
考察:
トレーニングに小規模なデータセットを使用すると、モデルの学習が十分に行われず、過学習や汎化性能の低下などの問題が生じる可能性があります。また、エポック数を過剰に増やすと、モデルが収束する前に過学習が発生しやすくなります。これらの落とし穴に注意しながら、適切なデータセットとエポック数を選択することが重要です。
元記事: https://medium.com/%40mybrandt/avoiding-llm-fine-tuning-pitfalls-dbde70d41b40