模型微调时正则化方法选择

模型微调时正则化方法选择踩坑记录

在大模型微调过程中，正则化方法的选择直接影响模型的泛化能力和过拟合风险。最近在实践中遇到了一些坑，分享给大家。

常见正则化方法对比

1. L2正则化（权重衰减）

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4, weight_decay=1e-4)

2. Dropout

model = nn.Sequential(
    nn.Linear(768, 512),
    nn.Dropout(0.3),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(512, 1)
)

3. LayerNorm

model = nn.LayerNorm(768)

实际踩坑经验

在微调LLaMA模型时，初期只使用L2正则化导致模型在验证集上出现明显过拟合。通过引入Dropout后效果显著改善。建议在训练过程中监控验证集loss变化，避免过度正则化。

复现步骤

1. 准备微调数据集
2. 使用不同正则化组合训练模型
3. 记录各组验证集表现
4. 分析过拟合程度

注意：本实验仅用于安全测试研究，请勿用于恶意用途。