当答案为“无法确定”时，如何设置阈值防止过拟合？ - 问题详情 - 创脉思

解读

在国内真实业务场景中，大模型落地最怕“幻觉+过拟合”双重风险。
面试官问“无法确定”场景下的阈值设置，本质是在考察：

你是否能把“不确定性量化”做成可配置、可监控的线上指标；
你是否能把“防止过拟合”从传统机器学习思路迁移到百亿参数生成模型的微调、提示、知识外挂全链路。
回答必须体现“LLMOps 闭环”：数据→训练→评估→灰度→监控→回滚。

不确定性三层信号
① 模型级：softmax 最大概率 p_max、熵 H、互信息 MI；
② 解码级：beam search 平均分数、length penalty 异常；
③ 业务级：与知识库检索 Top-k 的相似度 max_sim、命中空库标志。
过拟合在 LLM 场景的新表现
不是训练集准确率高、验证集低，而是微调后模型对分布外（OOD）问题也强行给出肯定答案，导致“无法确定”类样本被错误压制。
阈值设置原则
① 双阈值法：
– 不确定性阈值 τ↑：高于 τ↑ 强制触发“无法确定”；
– 置信度阈值 τ↓：低于 τ↓ 同样触发“无法确定”。
② 动态 τ：按滑动窗口 7 天真实反馈自动微调，窗口内用户点踩率 > 3% 则 τ↑ 增加 0.02，τ↓ 减少 0.01。
③ 人群灰度：对**高敏场景（医疗、金融）**单独配置 τ，允许 τ↑ 比通用场景高 20%。
LLMOps 防过拟合四件套
① 对抗验证：训练集 vs 线上抽样子集训练二分类，AUC>0.6 说明分布漂移，立即冻结模型；
② KL 散度监控：微调前后模型在通用 hold-out 千题基准上的 KL<0.05，否则回滚；
③ ε-贪心回灌：每天随机暴露 5% 流量给 base 模型，收集 OOD 样本，**人工标注“无法确定”**后回流训练；
④ 早停+LoRA 秩衰减：LoRA 秩 r 初始 16，若验证集不确定性误差连续 2 轮不降，r 减半，防止低秩过拟合。

线上实操分五步：

离线标定：用 5k 条历史 OOD 问题人工标注“可答/不可答”，计算三种不确定性指标 ROC，选取 F1 最大时对应的 p_max=0.42、H=1.8 作为初版 τ↑。
微调阶段：采用 LoRA + 0.1% 原始数据混合训练，每 100 step 在 hold-out 千题上计算“无法确定”召回率，若召回率下降 > 5%，立即回退 checkpoint。
服务化封装：在推理网关层植入 Uncertainty Filter 插件，当 p_max<0.42 或 H>1.8 或 max_sim<0.65 时，统一包装为
{answer: "无法确定", reason: "知识库未覆盖/模型置信度低", suggest: "已转人工"}。
灰度上线：先切 10% 流量，核心监控指标：
– 无法确定率 3%~8% 为健康区间；
– 用户点踩率 < 2%；
– 人工复核准确率 > 95%。
任一指标异常，自动回滚至 base 模型。
持续监控：每日凌晨跑 对抗验证 + KL 散度任务，结果写入阿里云 SLS 仪表盘，触发钉钉告警。连续 3 天异常即启动冷启动数据回灌，重新标定 τ。