LLM微调中的过拟合问题诊断与解决

LLM微调中的过拟合问题诊断与解决

在LLM微调过程中，过拟合是每个NLP开发者都会遇到的棘手问题。本文将结合实际踩坑经验，分享如何通过LoRA和Adapter方案有效诊断和解决过拟合问题。

问题现象

使用LoRA微调时，训练集loss持续下降但验证集loss开始上升，模型在训练集上表现完美但在下游任务上泛化能力差。这种典型的过拟合症状在多个项目中反复出现。

核心解决方案

方案一：调整LoRA参数设置

from peft import LoraConfig, get_peft_model

lora_config = LoraConfig(
    r=8,  # 降低rank值，避免参数过多
    lora_alpha=32,
    target_modules=['q_proj', 'v_proj'],  # 精确指定模块
    lora_dropout=0.1,
    bias='none',
    task_type='CAUSAL_LM'
)

方案二：引入Adapter结构

from peft import AdaptionPromptConfig

adapter_config = AdaptionPromptConfig(
    adapter_layers=2,
    adapter_len=5,
    task_type='CAUSAL_LM'
)

关键诊断步骤

1. 监控训练/验证loss曲线，当验证集loss开始上升时立即停止
2. 降低学习率（0.0001 → 0.00005）
3. 增加dropout比例至0.3以上
4. 使用早停机制避免过度训练

通过以上方案组合，可有效控制过拟合，提升模型泛化性能。