按照微调示例中准备了数据集大约670份，每一份都是完整回答，但是微调后大概率无法产生完整对话，每次两三行就会在语义不完整的情况下结束回答，但是训练过程中的loss已经0.0014左右了。加大数据集可以改善问题吗？数据集目前summary的字数均在300以上，会有影响吗？还请教如何改善这个问题，增加字数输出，并输出完整语义。 数据集示例如下： {"summary": "1月29日实施报告\n【实施人员】\n实施人员A 实施人员B\n【运动情况】\n客户今天户外慢跑5km，整个跑步过程中速度有所提高，但其中出现过一次减速的现象，在实施人员的鼓励下提高速度最后完成慢跑。\n【情绪状况+实施情况】\n客户抵达工作室有迟到，守时和规则精神需要继续锻炼。客户今天情绪很好，并告诉实施人员，今天想早点跑完，下午和朋友一起约着看电影并告诉实施人员所看电影的类型。运动过程中，客户会主动和实施人员沟通，规划跑步路线图。实施人员询问是否会回来过年时，客户表示不想回去，因为会晕车，所以不想回家过年。\n【进步点】\n1.客户会主动问实施人员喜好，以此大家沟通，沟通时表现的很积极，也会说出自己的建议。\n2.客户今天跑步方面能力有所提升，跑步速度比之前快，也能咬牙坚持。\n3.客户会主动计划跑步路线图，当身处没有父母的时候孩子会有规划地安排自己的事。\n4.客户今天的情绪比起前几天稳定很多，刚到工作室时有些不开心，在实施人员关心过一次后即可给出回应。\n【风险点】\n1.客户对于时间的概念依旧需要增强。\n2.客户对于学习的动力依旧需要他人去监督。", "content": "#实施人:实施人员A, 实施人员B#被实施客户:客户#实施记录日期:1月29日#情绪状态:情绪很好#实施概况:客户抵达工作室有迟到，跑步过程中速度有所提高，减速一次，实施人员鼓励后完成慢跑，主动沟通，规划跑步路线图#进步点:跑步能力提升，主动沟通，情绪稳定#风险点:时间概念需增强，学习动力需监督#运动概况:户外慢跑5km，速度提高"} 目前出问题的输出例如： 2011.11.5 情绪状态：优 实施了第一阶段第28天，王逸凡情绪稳定，睡眠状态中。 进步点：运动后开玩笑聊得开心，表明愿意继续跑起来。 风险点：不太愿意换地方跑步，
进行完整的语义回答
- 微调，600份数据集 50份训练集
- 看到数据集训练1000轮后 loss靠近0.0014
- 模型部署，进行测试
- 发现语义大概率不完整
- OS: Windows
- Python: 3.8
- Transformers: 4.27.1
- PyTorch: 1.13.1
- CUDA Support (`python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"`) :True还请教如何改善这个问题，增加字数输出，并输出完整语义。