模型微调调优指南：如何避免过拟合和梯度消失

在大语言模型微调过程中，过拟合和梯度消失是两个常见但棘手的问题。本文将结合LoRA和Adapter微调方案，提供实用的调优指南。

问题分析 过拟合通常发生在训练数据量不足或模型复杂度过高的情况下。梯度消失则多见于深层网络结构中，导致参数更新缓慢甚至停滞。

解决方案与实践步骤

1. LoRA微调优化

   • 使用低秩适应（Low-Rank Adaptation）方法，在原始模型权重上添加低秩矩阵

   from peft import LoraConfig, get_peft_model
   config = LoraConfig(
       r=8,
       lora_alpha=32,
       target_modules=["q_proj", "v_proj"],
       lora_dropout=0.01,
       bias="none"
   )
   model = get_peft_model(model, config)
   

2. Adapter微调配置

   • 为每个层添加适配器模块，保持主模型不变

   from peft import AdapterConfig, get_peft_model
   adapter_config = AdapterConfig(
       adapter_type="HAD", 
       r=8,
       alpha=32
   )
   model = get_peft_model(model, adapter_config)
   

关键调优策略

• 降低学习率至1e-5
• 增加梯度裁剪（gradient clipping）
• 使用早停机制（early stopping）
• 控制LoRA秩参数r在4-16之间

通过以上方法，可有效缓解模型训练过程中的过拟合和梯度消失问题。