多任务Adapter微调参数对比踩坑记录
最近在做多任务LoRA微调项目时，踩了不少坑，特来分享一下参数设置的心得。
背景
我们有3个不同的NLP任务：文本分类、问答生成和摘要提取。使用LoRA微调方案，每个任务都配置了独立的Adapter模块。
参数对比实验
我分别测试了以下参数组合：
# 基础设置
lora_rank = [8, 16, 32] # LoRA秩
lora_alpha = [16, 32, 64] # LoRA缩放因子
lora_dropout = [0.05, 0.1, 0.2] # Dropout率
train_batch_size = [16, 32] # 批次大小
learning_rate = [1e-4, 5e-4] # 学习率
实验结果
在文本分类任务上，rank=16, alpha=32的组合效果最佳；问答生成任务则需要更大的rank(32)和更高的dropout(0.2)才能避免过拟合。
踩坑要点
- 参数设置要分任务调整：不同任务需要不同的LoRA参数
- 不要盲目追求高rank：rank=32时训练时间显著增加但效果提升有限
- 学习率调度很重要：使用cosine衰减比constant更稳定
复现建议
# 安装依赖
pip install transformers accelerate peft
# 训练脚本示例
python train.py \
--task classification \
--lora_rank 16 \
--lora_alpha 32 \
--learning_rate 5e-4
建议大家在实际项目中多做参数敏感性测试，找到适合自己数据集的配置。
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