如何微调LLM使其输出含SSML标签与指定标点的文本？

强化任务指令的明确性 #

Flan-T5依赖清晰的指令引导任务执行，不要直接输入原始文本，要在输入前添加明确的任务指令，比如：

输入示例："为以下文本添加SSML标签和指定标点：Hello world."
明确的指令能让模型清楚自己需要完成的是文本转换任务，而非直接输出原内容。

优化训练数据对的质量 #

• 排查1200组数据对，确保所有样本的输出都准确包含要求的SSML标签（如<speak>、<break time="0.5s"/>）和调整后的标点，绝对不能存在输入输出一致的无效样本。
• 补充多样本类型：比如加入无标点长文本、专业术语密集文本等，让模型充分学习到“添加标签+调整标点”的核心逻辑，避免误以为任务是复制输入。

调整训练参数 #

• 增加训练轮次：1200组数据量偏小，可适当提高epochs（比如从默认的3-5轮提升到10-15轮），同时跟踪验证集损失，当损失不再下降时停止，避免过拟合。
• 调整学习率：尝试使用5e-5到1e-4区间的学习率，配合线性衰减调度器，加快模型对任务映射关系的学习。
• 增大batch size：在硬件允许的前提下，提升batch size（比如从8调整到16或32），让模型每次学习的样本更具代表性。

修改生成阶段的配置 #

训练完成后生成结果时，避免默认的greedy搜索，调整生成策略：

• 开启采样模式：设置do_sample=True，将temperature设为0.6-0.8，引入适度随机性，减少模型复制输入的概率。
• 配置beam search：设置num_beams=3-5，在保证生成质量的同时，引导模型探索不同于输入的输出结构。
• 合理设置max_length：确保长度足够容纳添加SSML标签后的完整文本，避免标签被截断。

可选：自定义损失惩罚 #

如果上述方法效果有限，可以自定义损失函数，对输出与输入高度相似的情况增加额外损失，迫使模型主动学习转换逻辑，而非复制输入。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者valnem