多任务LoRA微调参数对比
在大语言模型的工程化实践中，LoRA（Low-Rank Adaptation）微调方案因其高效性和可复现性而备受关注。本文将通过具体的多任务LoRA微调实验，对比不同参数配置对模型性能的影响。
实验环境
- 模型：Llama2-7B
- 微调框架：HuggingFace Transformers + PEFT
- 硬件：4xA100 80GB GPU
多任务微调设置
我们构建了包含以下三个任务的多任务数据集：
- 情感分析（Sentiment Analysis）
- 文本摘要（Text Summarization）
- 命名实体识别（NER）
LoRA参数对比实验
实验配置
from peft import LoraConfig, get_peft_model
# LoRA参数配置
lora_config = LoraConfig(
r=8, # LoRA秩
lora_alpha=32,
target_modules=["q_proj", "v_proj"],
lora_dropout=0.1,
bias="none",
task_type="CAUSAL_LM"
)
参数对比结果
| 参数 | 值 | 性能指标 |
|---|---|---|
| LoRA秩(r) | 4 | 0.72 |
| LoRA秩(r) | 8 | 0.81 |
| LoRA秩(r) | 16 | 0.83 |
复现步骤
- 准备多任务数据集
- 使用HuggingFace Tokenizer进行编码
- 应用LoRA配置并初始化模型
- 执行微调训练
python train.py \
--model_name_or_path "meta-llama/Llama-2-7b-hf" \
--train_file "multi_task_dataset.json" \
--output_dir "lora_multi_task" \
--per_device_train_batch_size 4 \
--gradient_accumulation_steps 8 \
--learning_rate 3e-4 \
--num_train_epochs 3
结论
LoRA秩r=8在多任务场景下表现最佳，建议作为默认配置。
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