模型微调时是否遇到过过拟合？如何处理的？

回答思路

1. 清晰识别过拟合的具体表现，如训练集损失下降而验证集不降或上升
2. 分析导致过拟合的可能原因，如数据量不足、模型容量过大、训练轮次过多等
3. 列举并实施有效的缓解措施，如正则化、早停、数据增强、减小模型规模等
4. 验证处理效果并讨论不同方法的适用场景