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大模型時(shí)代，微調(diào)已成為產(chǎn)品落地的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。但很多人對(duì)“訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集”的劃分邏輯仍模糊不清。本文將從數(shù)據(jù)集的功能定位出發(fā)，梳理微調(diào)流程中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，幫助你建立清晰的模型調(diào)優(yōu)認(rèn)知框架。

在做模型微調(diào)時(shí)，我們總在追問一個(gè)問題：模型到底調(diào)得好不好？

但“好不好”不是主觀判斷，更不能只看 loss 降了沒、F1 提高了沒。你真正要做的，是確保模型對(duì)未知數(shù)據(jù)具備穩(wěn)定的泛化能力。而評(píng)估這個(gè)問題的基礎(chǔ)，不是參數(shù)，不是模型結(jié)構(gòu)，而是你是否搞清楚了這三類數(shù)據(jù)的邊界和作用：訓(xùn)練集、驗(yàn)證集、測(cè)試集。

這篇文章就是為了解決一個(gè)核心問題：訓(xùn)練、驗(yàn)證、測(cè)試三類數(shù)據(jù)集，我們到底要搞清楚哪些關(guān)鍵點(diǎn)？

1. 它們分別是什么？——不是“都用來訓(xùn)練”的

• 訓(xùn)練集：模型學(xué)習(xí)參數(shù)的地方。它是“教材”，模型直接在上面反復(fù)擬合，loss就是在這上面算的。
• 驗(yàn)證集：訓(xùn)練過程中用來評(píng)估模型表現(xiàn)的數(shù)據(jù)集，用于調(diào)參、早停、選結(jié)構(gòu)，但本身不參與訓(xùn)練。
• 測(cè)試集：訓(xùn)練和調(diào)參全部結(jié)束后才使用，用于評(píng)估最終泛化能力。它是真正的“考試卷”，結(jié)果直接決定模型能不能上線。

關(guān)鍵點(diǎn)：驗(yàn)證集 ≠ 測(cè)試集，不能混用。前者參與調(diào)參，后者必須獨(dú)立留存、只評(píng)估一次。

2. 怎么劃分？——不是固定比例，而是視情況而定

劃分比例要根據(jù)數(shù)據(jù)量來定，按照訓(xùn)練集/驗(yàn)證集/測(cè)試集順序：

• 數(shù)據(jù)量大（>10萬）：推薦80%/10%/10%，訓(xùn)練集多給，驗(yàn)證和測(cè)試也足夠產(chǎn)生統(tǒng)計(jì)穩(wěn)定性。
• 中等規(guī)模（1萬~10萬）：建議70%/15%/15%或75%/15%/10%，保證每個(gè)階段都有代表性。
• 數(shù)據(jù)少（<1萬）：可用K-fold交叉驗(yàn)證，或采用80%/20%(驗(yàn)證+測(cè)試)的訓(xùn)練，驗(yàn)證+測(cè)試組合，最后用hold-out評(píng)估。

關(guān)鍵點(diǎn)：劃分不只是數(shù)字分配，而是為后續(xù)各階段的判斷提供干凈、合理的數(shù)據(jù)依據(jù)。

3. 什么時(shí)候用？——三階段推進(jìn)邏輯要清晰

關(guān)鍵點(diǎn)：測(cè)試集不是“看看效果”這么簡(jiǎn)單，它是上線與否的最終評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。

4. 看什么指標(biāo)？——指標(biāo)種類隨階段推進(jìn)而變化

關(guān)鍵點(diǎn)：指標(biāo)種類不是越多越好，而是越靠后越細(xì)。訓(xùn)練關(guān)注模型學(xué)得對(duì)不對(duì)，驗(yàn)證關(guān)注泛化是否穩(wěn)定，測(cè)試關(guān)注結(jié)果能否交付。

5. 指標(biāo)值怎么變化？—— 一定變，而且變化有規(guī)律

一般來說，三個(gè)階段的指標(biāo)值會(huì)逐步下降。如果下降很小，說明模型泛化性好；如果訓(xùn)練集很高、驗(yàn)證集和測(cè)試集很低，就說明模型過擬合了。

關(guān)鍵點(diǎn)：不是看哪個(gè)值高，而是看三者之間的落差是否合理、是否穩(wěn)定。

這正是為什么說：模型微調(diào)不是調(diào)一個(gè)數(shù)值變漂亮，而是驗(yàn)證一個(gè)過程是否穩(wěn)得住。模型效果看起來不錯(cuò)，不代表它能泛化；只有訓(xùn)練、驗(yàn)證、測(cè)試三者的指標(biāo)走勢(shì)符合規(guī)律，落差可控，你才能說：這個(gè)模型，不只是能學(xué)，而是能用。

所以，你調(diào)的不是 loss，而是在驗(yàn)證泛化能力。

真正靠譜的微調(diào)流程，從來不是“訓(xùn)練得多就行”，而是對(duì)每一階段都心中有數(shù)：

• 我在訓(xùn)練集上，模型是不是學(xué)得會(huì)；
• 驗(yàn)證集反饋，是否能穩(wěn)定指導(dǎo)調(diào)參；
• 測(cè)試集結(jié)果，是不是唯一一次真實(shí)模擬上線表現(xiàn)。

別再混淆它們的角色，也別再用驗(yàn)證集“順手一評(píng)”就當(dāng)結(jié)論交差。搞清楚這三者的邊界與節(jié)奏，是你真正具備構(gòu)建可交付模型能力的標(biāo)志。