Editing 音乐模型训练 (section)

=== 模型效果优化 ===
训练完成后，可以根据生成结果对模型进行优化：

* '''手动检查输出'''：给模型输入一些测试性的开头歌词或主题，让模型生成歌词片段。人工评估其连贯性、押韵、风格是否符合预期。根据观察结果决定是否需要进一步微调或调整数据。例如发现模型总是重复某些词，可以在训练数据中检查并减少类似重复样本，或者引入更多样本丰富表达。
* '''调节温度和长度'''：在生成文本时，可调整'''温度（temperature）参数控制创造性，高温度会让输出更多样化但可能降低连贯性；Top-k采样或Top-p (nucleus)采样'''策略也可以帮助平衡多样性和流畅度。在测试不同参数组合后，选择效果最佳的用于最终应用。
* '''迭代训练'''：可以通过'''持续训练'''(Continual Training)的方式逐步提升模型——先用基本数据训练模型，然后将模型生成结果与原始数据混合再训练（仿人类写作过程，不断润色）。不过要小心这种方法可能引入模型自有错误的放大。

通过上述训练和优化步骤，您应当能够得到一个在您数据集上表现良好的歌词生成模型。接下来，就可以考虑将模型部署供实际使用。