Natuurlijk! Hier zijn enkele aanbevelingen voor hyperparameters om je Transformer-model voor fijn-afstemming te optimaliseren, gebaseerd op je dataset en doel: 1. Leerpercentage (Learning Rate): - Begin met een lage waarde zoals 2e-5 tot 5e-5. - Experimenteer met een learning rate scheduler, bijvoorbeeld linearly decay of warm-up gevolgd door afkoeling. 2. Batchgrootte: - Gebruik bij voorkeur 16 of 32, afhankelijk van je GPU-geheugen. - Grotere batches kunnen stabiliteit verbeteren, maar verbruiken meer geheugen. 3. Aantal Epochs: - Start met 3 tot 5 epochs. - Gebruik early stopping gebaseerd op validatieprestaties om overfitting te voorkomen. 4. Optimizer: - AdamW wordt aanbevolen voor Transformer-modellen. - Pas de weight decay aan (bijvoorbeeld 0.01) om overfitting te verminderen. 5. Dropout: - Controleer de dropout-rate in je model (bijvoorbeeld 0.1 tot 0.3). - Verhoog de dropout als je overfitting ziet. 6. Fine-tuning Strategie: - Overweeg om de laatste lagen meer te laten trainen dan de eerste lagen. - Gebruik laag-specifieke learning rates indien mogelijk. 7. Data Augmentatie: - Voeg eventueel data-augmentatie toe zoals synoniemen vervanging of back-translation om de diversiteit te vergroten. 8. Regularisatie: - Gebruik technieken zoals label smoothing of dropout om overfitting te minimaliseren. 9. Validatie: - Gebruik een validatieset (bijvoorbeeld 10-20% van je data) om hyperparameters te monitoren en te optimaliseren. Aanbevolen aanpak: - Begin met de standaard hyperparameters voor je Transformer-model (bijvoorbeeld BERT-achtige instellingen). - Voer een grid search of random search uit over bovenstaande hyperparameters. - Gebruik tools zoals Optuna of Ray Tune voor geautomatiseerd hyperparameter optimalisatie. - Evalueer prestaties op validatieset en pas je hyperparameters aan voor de beste balans tussen nauwkeurigheid en generalisatie. Veel succes met je fijn-afstemming!