微调模型过程中，发现欠拟合的措施

在微调Qwen2.5-1.5B模型时出现欠拟合（模型对训练数据的拟合不足，训练/验证指标均较低），核心原因通常是模型学习能力未充分发挥（如训练不充分、参数约束过强）或数据质量/规模不足。结合Qwen2.5-1.5B的小参数量特性（1.5B参数，拟合能力有限），可采取以下针对性优化措施：

一、增强模型学习强度：让模型“学得更充分”

1. 增加训练轮次（Epochs）

欠拟合的常见原因是模型“没学够”，尤其是小模型收敛速度较慢。若当前训练轮次较少（如<3轮），可适当增加轮次（如调整至5-10轮），观察训练损失是否持续下降。
注意：需配合验证集监控，避免过度训练导致过拟合（若验证损失下降后回升，及时停止）。

2. 调整学习率（Learning Rate）

• 若学习率过低（如<1e-5），模型参数更新缓慢，难以拟合数据规律，可适当提高学习率（Qwen2.5-1.5B微调推荐范围：2e-5 ~ 5e-5）。
• 若学习率波动过大，可采用学习率预热（Warmup）策略（如前100步从1e-6线性增长至目标学习率），避免初始更新幅度过大破坏预训练知识。

示例（TrainingArguments）：

training_args