Как вы валидировали LoRA fine-tuning?

Валидация LoRA fine-tuning обычно включает несколько этапов:

1. Оценка качества модели на валидационном наборе данных — сравнивают метрики (например, точность, F1, perplexity) до и после fine-tuning, чтобы убедиться в улучшении.

2. Проверка переобучения — анализируют, не ухудшилась ли обобщающая способность модели, например, по метрикам на тестовом наборе.

3. Тестирование на downstream задачах — если LoRA применялся для адаптации модели под конкретные задачи, проверяют качество решения этих задач.

4. Анализ влияния LoRA-параметров — экспериментируют с рангом и другими гиперпараметрами, чтобы найти оптимальный баланс между размером адаптации и качеством.

5. 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.