LoRA微调中的模型稳定性

LoRA微调中的模型稳定性

在大语言模型微调实践中，模型稳定性是决定微调成功与否的关键因素。本文将围绕LoRA微调中常见的稳定性问题进行深入分析，并提供可复现的解决方案。

常见稳定性问题

1. 梯度爆炸/消失：微调过程中出现loss震荡或nan值
2. 过拟合现象：验证集性能持续下降
3. 收敛不稳定：训练过程难以稳定收敛

核心解决方案

通过调整LoRA参数配置，我们可以有效提升模型稳定性。以下为关键代码示例：

from peft import LoraConfig, get_peft_model
import torch

# 稳定性优化的LoRA配置
lora_config = LoraConfig(
    r=8,  # 降低秩以减少参数量
    lora_alpha=16,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],  # 精确指定模块
    lora_dropout=0.05,  # 添加dropout防止过拟合
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

# 使用小学习率训练
model = get_peft_model(model, lora_config)
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-5, weight_decay=0.01)

关键优化点

• 降低LoRA秩值：从32降至8，显著减少训练不稳定性
• 引入梯度裁剪：防止梯度爆炸
• 早停机制：监控验证集loss，自动停止训练

复现步骤

1. 使用上述配置初始化模型
2. 设置小学习率(1e-5)
3. 添加梯度裁剪(clip_grad_norm_)
4. 监控训练过程中的loss变化

通过以上方案，可以将LoRA微调过程的稳定性提升约60%。