Adapter微调问题分析：模型精度下降的根本原因

Adapter微调问题分析：模型精度下降的根本原因

在LLM微调工程化实践中，Adapter微调是一种高效的参数高效微调方案。然而，在实际应用中，我们经常遇到模型精度下降的问题。

问题现象

使用LoRA适配器时，训练初期损失正常下降，但随着训练进行，验证集准确率出现明显下降，甚至低于初始随机初始化水平。

根本原因分析

1. 学习率设置不当：Adapter层的学习率过高会导致参数更新过激，破坏预训练权重的稳定性。建议将Adapter层学习率设置为预训练模型学习率的1/100~1/1000。

2. 适配器维度太小：当Adapter维度设置过小时（如64以下），模型表达能力受限，在复杂任务中容易出现过拟合或欠拟合现象。建议至少使用128维。

3. 适配器位置选择错误：在深层网络中加入Adapter可能造成梯度消失问题，建议在中间层（如第6~12层）添加适配器。

可复现步骤

# 设置学习率
optimizer = AdamW([
    {'params': model.base_model.parameters(), 'lr': 1e-5},
    {'params': adapter_params, 'lr': 1e-6}
])

# 配置适配器维度
config = LoraConfig(
    r=128,
    lora_alpha=32,
    target_modules=['q_proj', 'v_proj'],
    bias='none'
)

解决方案

• 采用分层学习率策略
• 调整适配器维度和位置
• 使用梯度裁剪防止过拟合

通过以上优化，可有效提升Adapter微调的稳定性与最终精度。