rec 中日韩英模型训练时，如果纯英文的句子和短语准确率较低，需要进行微调时，只加入纯英文句子和短语进行微调，有没有什么问题？

[nissansz]

rec 中日韩英模型训练时，如果纯英文的句子和短语准确率较低，需要进行微调时，只加入纯英文句子和短语进行微调，有没有什么问题？

[GreatV]

在对 rec 中日韩英模型 进行微调时，如果仅加入 纯英文句子和短语 进行微调，可能会存在以下问题：

1. 语言分布不均衡：

   • 原始模型是针对 中日韩英 进行训练的，微调时如果仅加入英文数据，可能会导致模型的 参数偏向英文，而削弱对其他语言（中文、日文、韩文）的识别能力。
   • 这种不均衡可能会影响整体模型的泛化能力，尤其是在多语言混合文本的场景下。

2. 字符形态混淆问题：

   • 在 PaddleOCR 的讨论（相关讨论）中，有提到字符形态混淆的问题，比如 实心点句号 (.) 被识别成半角逗号 (,)，以及 O0、Ss、Xx 之类的近似字符。
   • 如果微调数据仅包含英文，而不包含其他语言的字符或混合字符，可能无法有效缓解 字符形态混淆 的问题。

3. 模型的整体学习效果：

   • 仅使用英文数据进行微调可能会导致模型在其他语言上的表现下降，特别是当微调数据较多时，可能会影响模型对其他语言字符的权重学习。
   • 解决方案：可以使用 一定比例的多语言数据 进行微调，而不仅限于英文，以保持模型的多语言识别能力。

建议的优化方案

• 平衡微调数据：如果纯英文准确率较低，可以适当增加英文数据，但仍建议加入少量其他语言的数据，以防止模型对多语言的识别能力下降。
• 针对性调整：如果主要问题是 英文字符形态混淆（如 O0、Ss、Xx），可以在微调数据中加入这些特殊字符的样本，以增强模型对这些字符的区分能力。
• 使用预训练权重：可以先使用原始模型的预训练权重，然后在其基础上进行 轻量级微调，避免对模型原有的多语言能力造成过大影响。

结论

仅使用英文数据进行微调可能会影响模型在其他语言上的表现，建议在微调时 保持一定比例的多语言数据，同时关注字符形态混淆问题，以确保模型在多语言环境下的准确率和泛化能力。

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