Adapter微调技巧分享：解决过拟合问题的有效方法

在LLM微调过程中，Adapter微调是一种有效的参数高效微调方法。本文将分享如何通过Adapter技巧解决过拟合问题。

Adapter微调原理

Adapter模块通常插入到Transformer层中，通过添加低秩矩阵来调整模型输出，而不需要更新原始权重。这大大减少了需要训练的参数量。

解决过拟合的关键技巧

1. 控制Adapter维度

# 使用低秩Adapter防止过拟合
adapter_dim = 32  # 建议设置为64或更小
# 在Transformer层中添加Adapter

2. 添加正则化项

# 在损失函数中加入L2正则
loss = ce_loss + 0.01 * torch.norm(adapter_params, p=2)

3. 调整学习率

# Adapter参数使用更高学习率
optimizer = AdamW([
    {'params': model.base_model.parameters(), 'lr': 1e-5},
    {'params': adapter_params, 'lr': 1e-3}
])

实际部署建议

• 在验证集上监控过拟合现象
• 使用早停机制
• 保持Adapter结构简单，避免过多参数

通过以上方法，可以显著降低过拟合风险，同时保持模型性能。