evaluation_strategy 是 Hugging Face 的 transformers 库中 TrainingArguments 的一个参数，它决定了在训练过程中进行模型评估的频率。主要有以下两种设置：

1. evaluation_strategy="epoch"

• 含义：表示在每个训练周期（epoch）结束时进行一次评估。
• 适用场景：适合在训练数据量较大时使用，因为每个 epoch 通常会花费较长的时间。这样可以减少评估的频率，节省计算资源。

• 优点：

  • 减少评估次数，节省计算资源。
  • 评估间隔较长，适合长时间训练的模型。

• 缺点：

  • 如果一个 epoch 包含大量的训练步骤，评估结果可能会滞后，无法及时反映模型在训练过程中的变化。

2. evaluation_strategy="steps"

• 含义：表示在每隔一定的训练步骤（steps）后进行一次评估。具体的评估频率由 eval_steps 参数决定。
• 适用场景：适合在训练数据量较小时使用，或者希望更频繁地监控模型性能时使用。

• 优点：

  • 评估更频繁，可以更及时地监控模型性能变化。
  • 适合需要快速验证模型效果的场景。

• 缺点：

  • 频繁评估可能会增加计算开销，特别是在训练数据量较大时。

示例代码

使用 evaluation_strategy="epoch"

from transformers import TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    evaluation_strategy="epoch",
    learning_rate=2e-5,
    per_device_train_batch_size=16,
    per_device_eval_batch_size=16,
    num_train_epochs=3,
    weight_decay=0.01,
)

使用 evaluation_strategy="steps"

from transformers import TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    evaluation_strategy="steps",
    eval_steps=500,  # 每隔 500 步进行一次评估
    learning_rate=2e-5,
    per_device_train_batch_size=16,
    per_device_eval_batch_size=16,
    num_train_epochs=3,
    weight_decay=0.01,
)

总结

• evaluation_strategy="epoch"：每个 epoch 结束时评估一次，适合长时间训练和大数据量。
• evaluation_strategy="steps"：每隔一定的训练步骤评估一次，适合需要频繁监控模型性能的小数据量或快速验证场景。

选择哪种策略取决于你的具体需求和计算资源。希望这些信息对你有所帮助！如果你有更多问题，欢迎继续提问。