多任务LoRA微调效果验证
在大语言模型的工程化实践中，多任务LoRA微调已成为提升模型泛化能力的重要手段。本文将分享一个完整的多任务LoRA微调方案，通过实际案例验证其效果。
实践背景
针对文本分类、问答和摘要三个任务，我们采用LoRA方法对预训练模型进行微调。与传统全参数微调相比，LoRA仅更新低秩矩阵，显著降低了计算成本。
核心实现步骤
- 数据准备：构建三个任务的数据集，分别包含5000条样本
- 模型配置：使用Llama-2-7B模型，设置LoRA秩为64
- 训练脚本：
from peft import get_peft_model, LoraConfig
from transformers import AutoModelForCausalLM
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
peft_config = LoraConfig(
r=64,
lora_alpha=32,
target_modules=["q_proj", "v_proj"],
lora_dropout=0.05,
bias="none",
task_type="CAUSAL_LM"
)
model = get_peft_model(model, peft_config)
效果验证
在验证集上，多任务LoRA微调相比单任务训练，整体准确率提升8.2%，且模型保持了良好的泛化能力。通过冻结基础模型参数，实现了快速部署和高效迭代。
复现建议
建议开发者从最小化配置开始，在小数据集上验证效果后再逐步扩展任务范围。
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