LoRA微调中的损失函数改进

LoRA微调中的损失函数改进

在LLM微调工程实践中，Loss函数的优化对模型性能具有关键影响。本文将介绍如何通过改进损失函数来提升LoRA微调效果。

问题背景

传统的交叉熵损失在LoRA微调中可能面临梯度消失或过拟合问题。特别是在小样本场景下，标准损失函数难以有效引导参数更新。

改进方案

我们采用Focal Loss结合KL散度的混合损失函数：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class FocalKLLoss(nn.Module):
    def __init__(self, alpha=0.25, gamma=2.0, reduction='mean'):
        super().__init__()
        self.alpha = alpha
        self.gamma = gamma
        self.reduction = reduction

    def forward(self, logits, targets, teacher_logits):
        # 计算交叉熵
        ce_loss = F.cross_entropy(logits, targets, reduction='none')
        
        # 计算Focal Loss权重
        pt = torch.exp(-ce_loss)
        focal_weight = self.alpha * (1 - pt) ** self.gamma
        
        # KL散度损失
        kl_loss = F.kl_div(
            F.log_softmax(logits, dim=-1),
            F.softmax(teacher_logits, dim=-1),
            reduction='none'
        ).sum(dim=-1)
        
        # 综合损失
        total_loss = (focal_weight * ce_loss + kl_loss).mean()
        return total_loss

LoRA配置

在LoRA微调中，建议使用以下参数：

• LoRA rank: 8
• Alpha: 16
• Dropout: 0.1

可复现步骤

1. 准备数据集并构建模型
2. 初始化LoRA适配器
3. 使用上述混合损失函数训练
4. 评估微调效果

该方法在多个下游任务中均有显著提升，尤其在低资源场景下表现突出。