pg数据库导入数据序列重复

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问题描述

pg数据库导入数据序列重复，导入时没有插入操作，导入前也没有任何的序列 一个都没有。

解决方案

如下是上述问题的解决方案，仅供参考：

你的分析非常全面，涵盖了 LLaMA3 微调生成过程中可能导致生成 token 短的多个关键因素。以下是一些更具体的补充建议，或许能够帮助进一步解决问题：

1. 微调超参数的调整：

   • Learning Rate：太高的 learning rate 可能会导致模型无法充分捕捉到长文本的复杂性，容易生成短文本。你可以尝试稍微降低 learning rate，尤其是在 fine-tuning 过程中逐步减小学习率（使用学习率衰减策略）。
   • Batch Size：较大的 batch size 可能会让模型更快收敛，但如果数据集不大或过于多样化，容易导致过拟合。建议根据数据集规模适当调节 batch size。

2. 数据增强：

   • 如果数据集本身的样本长度较短，尝试对数据集进行数据增强。可以通过添加较长的上下文信息、句子重排、句子扩展等方式，增加样本的多样性和长度。
   • 对于中文文本，可以考虑使用较长的篇章结构作为训练样本，避免模型在生成时受到训练数据长度的限制。

3. 生成时的动态调整：

   • Length Penalty：在生成过程中，可以增加 length penalty 参数的值，以鼓励模型生成更长的文本。这是一个控制生成时长短的有效手段。
   • Repetition Penalty：当生成的文本较短时，有时可能是由于模型不断重复之前的内容。适当调整 repetition penalty 也可以改善这个问题。

4. 混合生成策略：

   • 尝试使用不同的生成策略，比如混合使用 beam search 和 nucleus sampling（也称为 top-p）。这可以让模型既保留高质量生成内容，又能生成更长的文本。
   • 可以根据场景需求调整 beam size，在生成质量和长度之间找到平衡。

5. Prompt 工程：

   • 如果提示词过于简单，模型可能会倾向于生成简短的响应。可以尝试增加提示词的复杂性，或者直接在提示中明确要求生成多句话或者长篇内容（例如：“请详细描述……”）。

通过调整这些因素，结合你的已有思路，应该能逐步优化生成文本的长度和质量。如果仍有问题，也可以尝试检查模型版本是否完全兼容或参考社区中的类似案例。

  希望如上措施及解决方案能够帮到有需要的你。

  PS：如若遇到采纳如下方案还是未解决的同学，希望不要抱怨&&急躁，毕竟影响因素众多，我写出来也是希望能够尽最大努力帮助到同类似问题的小伙伴，即把你未解决或者产生新Bug黏贴在评论区，我们大家一起来努力，一起帮你看看，可以不咯。

  若有对当前Bug有与如下提供的方法不一致，有个不情之请，希望你能把你的新思路或新方法分享到评论区，一起学习，目的就是帮助更多所需要的同学，正所谓「赠人玫瑰，手留余香」。

☀️写在最后

  如上问题有的来自我自身项目开发，有的收集网站，有的来自读者…如有侵权，立马删除。再者，针对此专栏中部分问题及其问题的解答思路或步骤等，存在少部分搜集于全网社区及人工智能问答等渠道，若最后实在是没能帮助到你，还望见谅！并非所有的解答都能解决每个人的问题，在此希望屏幕前的你能够给予宝贵的理解，而不是立刻指责或者抱怨！如果你有更优解，那建议你出教程写方案，一同学习！共同进步。

  ok，以上就是我这期的Bug修复内容啦，如果还想查找更多解决方案，你可以看看我专门收集Bug及提供解决方案的专栏《CSDN问答解惑-专业版》，都是实战中碰到的Bug，希望对你有所帮助。到此，咱们下期拜拜。

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