LLM三种微调技术详解（LLM微调原理）

LLM技术中的微调技术包括标签平滑、数据增强和混淆。

标签平滑通过将标签从0和1逐渐调整到更接近的概率值，减少了模型的过拟合现象。

数据增强通过对训练数据进行随机变换和扩充来增加数据样本，提高模型的泛化能力。

混淆则通过对输入数据进行随机的旋转、平移或缩放等变换来增加数据的多样性，提升模型的稳健性和鲁棒性。

这些微调技术有助于优化模型的性能和泛化能力，提升了模型的表现和应用价值。