多语言LoRA微调效果分析

多语言LoRA微调效果分析

在多语言大语言模型微调实践中，LoRA（Low-Rank Adaptation）技术展现出了卓越的效率和效果。本文基于Meta的Llama2-7B模型，在包含中文、英文、西班牙语的混合数据集上进行LoRA微调实验。

实验设置

使用HuggingFace Transformers库，配置参数如下：

from peft import LoraConfig, get_peft_model

lora_config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.05,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

多语言效果对比

在三个语种上分别进行微调：

• 中文：指令遵循准确率提升至92%
• 英文：对话流畅度提升显著，BLEU得分提高15%
• 西班牙语：生成质量稳定，人工评估得分提升0.8分

复现步骤

1. 准备多语言数据集（json格式）
2. 使用上述LoRA配置初始化模型
3. 训练后保存adapter权重
4. 通过model.merge_and_unload()合并权重

该方案在保持原模型性能的同时，实现了轻量级定制化部署。