LoRA微调中的正则化技术应用
在大语言模型微调实践中，LoRA（Low-Rank Adaptation）因其参数效率高、易于部署等优势被广泛采用。然而，在实际工程应用中，我们发现未经适当正则化的LoRA微调容易出现过拟合问题，特别是在小数据集场景下。
正则化策略
1. LoRA权重衰减
# 在优化器中添加L2正则化
optimizer = AdamW(
[{'params': model.parameters(), 'weight_decay': 0.0},
{'params': lora_params, 'weight_decay': 1e-4}],
lr=1e-4
)
2. 梯度裁剪与稀疏正则化
# 梯度裁剪防止梯度爆炸
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(lora_params, max_norm=1.0)
# 添加L1稀疏正则项
l1_loss = sum(torch.norm(param, 1) for param in lora_params)
loss += 1e-5 * l1_loss
工程实践建议
- 训练策略：采用早停机制，监控验证集性能
- 超参数调优：学习率0.0001，权重衰减1e-4~1e-3
- 数据增强：结合回译、同义词替换等方法扩充训练数据
通过以上正则化手段，我们可以在保持LoRA高效性的同时显著提升模型泛化能力。
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