大模型微调中的过拟合问题解决方法

在大模型微调过程中，过拟合是一个常见且棘手的问题。特别是在数据量有限或模型参数庞大的情况下，模型容易记住训练数据而非学习泛化特征。

问题表现

过拟合通常表现为：

训练集准确率高但验证集准确率低
损失函数在训练过程中持续下降但在验证集上开始上升
模型对训练样本的预测过于精确，缺乏泛化能力

解决方案与实践

1. 数据增强与正则化

使用transformers库中的数据增强技术：

from transformers import DataCollatorForLanguageModeling

data_collator = DataCollatorForLanguageModeling(
    tokenizer=tokenizer,
    mlm=True,
    mlm_probability=0.15  # 随机mask 15%的token
)

2. 早停机制

结合EarlyStoppingCallback防止过度训练：

from transformers import EarlyStoppingCallback

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    callbacks=[EarlyStoppingCallback(early_stopping_patience=3)]
)

3. 权重衰减与学习率调度

设置合适的L2正则化和动态学习率：

training_args = TrainingArguments(
    # ... 其他参数
    weight_decay=0.01,
    warmup_steps=500,
    learning_rate=2e-5,
)

通过以上方法组合使用，可以有效缓解过拟合现象，提高模型在生产环境中的鲁棒性。

Xavier272 · 2026-01-08T10:24:58

数据增强确实关键，我之前用MLM只mask10%效果一般，后来调到20%+明显好很多，但别过度，不然训练都慢。

Adam722 · 2026-01-08T10:24:58

早停机制必须配学习率调度一起上，我见过不少同学只加早停，结果模型卡在局部最优，泛化差。

HeavyDust · 2026-01-08T10:24:58

权重衰减设0.01是常识，但很多人忽略warmup_steps，建议至少500步，不然刚开始学得太猛容易过拟合。

Eve35 · 2026-01-08T10:24:58

验证集准确率突然下降就是过拟了，别只看训练loss，我之前就因为没注意这个，浪费了好几天调参时间。

大模型微调中的过拟合问题解决方法