参数选择技巧：微调过程中如何合理设置Dropout率

在LLM微调实践中，Dropout率设置是影响模型性能的关键参数之一。经过多次踩坑，分享一些实用的参数选择技巧。

常见误区

很多开发者习惯直接使用默认的0.1或0.2 Dropout率，但实际效果往往不理想。特别是在LoRA微调场景下，过高的Dropout会导致模型训练不稳定。

推荐设置策略

基础模型建议： 0.05-0.15之间 LoRA微调： 0.05-0.1之间 Adapter微调： 0.1-0.2之间

可复现代码示例：

from transformers import LlamaForCausalLM, LoraConfig

class LoraTrainer:
    def __init__(self):
        self.model = LlamaForCausalLM.from_pretrained("llama-7b")
        # LoRA配置
        self.lora_config = LoraConfig(
            r=32,  # LoRA秩
            lora_alpha=64,
            target_modules=["q_proj", "v_proj"],
            lora_dropout=0.1,  # 关键参数设置
            bias="none",
            task_type="CAUSAL_LM"
        )

实践建议

1. 从低值开始测试（0.05）
2. 根据验证集性能调整
3. 注意过拟合现象，及时降低Dropout率
4. 在Adapter微调中可适当提高至0.15

在工程化实践中，建议建立参数调优流程，将Dropout率作为核心超参进行系统性测试。