LLM微调中的训练策略优化

在LLM微调实践中，训练策略优化是决定模型效果的关键环节。本文将对比分析几种主流的LoRA和Adapter微调方案，提供可复现的实践路径。

LoRA vs Adapter 微调策略对比

LoRA方法

LoRA通过在预训练权重中添加低秩矩阵来实现参数高效微调。其核心优势在于只需冻结原始模型参数，仅训练新增的低秩矩阵。

from peft import get_peft_model, LoraConfig

class LoraTrainer:
    def __init__(self):
        self.lora_config = LoraConfig(
            r=8,  # 低秩维度
            lora_alpha=32,
            target_modules=["q_proj", "v_proj"],  # 指定层
            lora_dropout=0.1,
            bias="none"
        )

Adapter方法

Adapter则是在模型中插入小型的适配模块，具有更强的可插拔性。相比LoRA，Adapter需要在每个Transformer层都插入模块。

from peft import PromptEncoderConfig

adapter_config = PromptEncoderConfig(
    encoder_hidden_size=64,
    num_adapter_layers=2,
    adapter_dropout=0.1
)

训练策略优化

学习率调度

采用Warmup + Cosine衰减策略，可显著提升收敛效果。

from transformers import get_cosine_schedule_with_warmup

scheduler = get_cosine_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=1000,
    num_training_steps=total_steps
)

混合精度训练

启用FP16混合精度可减少内存占用，同时保持训练稳定性。

from accelerate import Accelerator

accelerator = Accelerator(mixed_precision="fp16")
model, optimizer, dataloader = accelerator.prepare(
    model, optimizer, dataloader
)

实践建议

对于资源受限场景，推荐使用LoRA；需要更强模块化能力时选择Adapter。两种方法都应结合合适的训练策略以获得最佳效果。