AI Toolkit更新验证损失曲线并探讨LoRA训练策略

AI Toolkit 近期更新了验证损失曲线，使训练面板能同时监控学习率、训练损失和验证损失。配合该功能，开发者探讨了 LoRA 训练的停止时机，认为不应盲目追求损失最低点，而应保持适度过拟合。结合实验经验，大约在 3000 步左右停止训练往往能取得更理想的效果。

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