在 Amazon Bedrock 上微调的模型可能因为多种原因未能显示显著改进。首先，微调数据集可能与模型原始训练数据或目标任务不符。例如，如果数据集太小、缺乏多样性或包含噪声标签，模型可能难以泛化。如果您正在训练一个用于医疗文本分析的模型，但您的数据集包含非正式的社交媒体帖子，这种不匹配可能会限制改进。其次，超参数选择（如学习率、批量大小或 epoch 数）可能未针对任务进行优化。过高的学习率可能导致训练不稳定，而过低的学习率可能不足以让模型充分适应。最后，基础模型本身可能已经接近其在该任务上的性能上限，改进空间很小。例如，如果基础模型是在广泛语料库上预训练的，而您的任务很简单，微调可能不会增加太多价值。
要验证微调数据集是否正确应用，首先检查 Bedrock 提供的训练日志和指标。确保训练作业没有错误地完成，并且数据集已正确摄入。查看确认处理的训练样本数和 epoch 数是否正确。接下来，使用训练数据集中的特定示例测试模型。例如，如果您的数据集包含标签对，如“将‘Hello’翻译成法语 → ‘Bonjour’”，则对此类输入运行推理并检查输出是否符合预期。如果模型在训练示例上表现良好，但在验证数据上表现不佳，这表明是过拟合，而不是数据集应用问题。此外，使用保留的测试集比较微调模型与基础模型的性能。如果没有改进，可能表明数据集未针对任务充分调整，或者评估指标对捕捉细微变化不够敏感。
为了进一步排除故障，考虑审计数据集的质量。删除重复项，修正错误标记的条目，并确保数据分布与现实场景相符。尝试使用较小的数据子集，看看模型是否显示逐步改进，这有助于识别扩展问题。例如，如果在 100 个示例上训练的结果优于 1,000 个示例，那么您的较大数据集可能包含不相关的示例。您还可以逐步调整超参数——例如将学习率减半——并监控验证损失的稳定性。最后，验证任务格式（例如，文本生成的提示结构）是否与模型预训练时的方式一致。如果基础模型期望“问题：[文本] 答案：[文本]”，但您的微调数据使用了不同的格式，模型可能无法有效利用数据。系统地解决这些因素有助于找出性能不佳的根本原因。