yelp_review_full数据集上lora微调ChatGLM-6B-base

1. 文件夹介绍

• bash：存放linux系统训练、测试、导出模型的.sh脚本
• data_process：设计prompt并处理数据集的脚本
• fig：训练时的测试集与验证集loss图像
• LLaMA-Factory：微调框架
• report：任务报告
• slurm-out：提交作业后的计算节点输出
• test-result：测试输出结果处理，其中有对F1-score指标的计算

2. 微调后模型性能与微调前的性能比较

这里因为是五星制，所以认为是多分类任务，所以采用三种不同的F1-score作为评价指标。

F1-score	Origin	Finetuned
micro	0.406	0.695
macro	0.183	0.579
weighted	0.403	0.695

可以发现，微调前后性能发生显著变化，所以我们认定微调结果是有效的。

3. Huggingface

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