一位开发者遇到问题，他们在使用 Amazon Bedrock 对 Llama 3.3-70B 模型进行微调后，该模型开始生成重复的结束语，其中 36% 的输出匹配特定模板。最初怀疑是由于过拟合，因为该模式仅出现在 0.3% 的训练数据中。然而，开发者发现问题源于提示中硬编码的一个示例，模型过度依赖该示例。解决方案是将单个有问题的示例替换为包含七种不同结束语结构的集合，从而解决了问题，而无需重新训练模型。 AI
影响 强调了提示工程和示例选择在微调中的关键作用，表明单个提示示例可以覆盖训练数据。
排序理由 开发者正在排查特定的 LLM 微调问题。
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