При обучении модели генерации текста потери не сходятся после нескольких эпох, а точность валидации колеблется. Какая корректировка наиболее уместна, чтобы помочь модели обобщить данные?

Если потери не сходятся, а точность валидации колеблется, это часто указывает на нестабильное обучение или переобучение. Уменьшение скорости обучения (learning rate) помогает модели делать меньшие шаги при обновлении весов, что способствует более стабильной сходимости и предотвращает "перепрыгивание" через оптимальные значения. Увеличение размера мини-пакета (batch size) приводит к более сглаженным градиентам, так как они усредняются по большему количеству примеров, что также способствует стабильности обучения и может улучшить обобщающую способность, уменьшая шум в оценке градиента. Увеличение скорости обучения (первый и второй варианты) усугубит проблему нестабильности. Уменьшение размера мини-пакета при уменьшении скорости обучения (четвертый вариант) может замедлить обучение и сделать его более шумным, что не всегда оптимально для сходимости.