Adapter微调技巧总结：解决训练收敛慢的有效方法

Adapter微调技巧总结：解决训练收敛慢的有效方法

在LLM微调过程中，遇到训练收敛缓慢的问题时，采用Adapter微调方案往往能有效改善。以下是我踩过的坑和总结出的实用技巧。

问题背景

使用LoRA微调时，模型收敛速度慢，损失值下降平缓。经过排查发现，主要是由于参数更新效率低导致。

解决方案

采用Adapter层替换原有结构，并通过以下方式优化：

1. Adapter层配置：

# 定义Adapter层
adapter_config = {
    'adapter_layers': 3,
    'adapter_size': 64,
    'adapter_activation': 'relu'
}

2. 训练策略优化：

• 使用较小的学习率（1e-4）
• 启用梯度裁剪防止爆炸
• 设置warmup steps为总step的10%

3. 关键技巧：

# 仅训练Adapter参数，冻结原模型
for name, param in model.named_parameters():
    if 'adapter' not in name:
        param.requires_grad = False

实践效果

采用上述方案后，训练收敛速度提升约40%，损失值下降更稳定。建议在资源有限情况下优先尝试此方法。

注意：请确保你的模型支持Adapter结构，部分旧版本模型可能需要额外适配。