Adapter微调经验分享：如何优化训练过程中的损失函数
在大语言模型微调实践中，Adapter作为一种轻量级的微调方案，因其参数效率高、部署灵活等优势而备受关注。本文将分享在实际项目中如何通过调整损失函数来提升Adapter微调效果。
问题背景
在使用LoRA进行模型微调时，我们发现标准的交叉熵损失函数在某些下游任务中表现不佳，特别是在数据分布不均或存在噪声的情况下，模型容易过拟合或者收敛缓慢。
解决方案
针对这一问题，我们采用了以下几种策略来优化损失函数：
1. 加权损失函数
对于类别不平衡的数据集，我们在损失计算中引入了样本权重。通过计算每个类别的逆频率作为权重，使得模型在训练过程中更加关注少数类。
import torch
import torch.nn as nn
class WeightedCrossEntropyLoss(nn.Module):
def __init__(self, weight=None):
super().__init__()
self.weight = weight
def forward(self, logits, targets):
ce_loss = nn.CrossEntropyLoss(weight=self.weight, reduction='none')
return ce_loss(logits, targets).mean()
2. Focal Loss
Focal Loss通过聚焦于难分类样本，缓解了正负样本不平衡的问题。在实际应用中，我们发现该损失函数在文本分类任务中表现良好。
import torch.nn.functional as F
class FocalLoss(nn.Module):
def __init__(self, alpha=1, gamma=2):
super().__init__()
self.alpha = alpha
self.gamma = gamma
def forward(self, inputs, targets):
ce_loss = F.cross_entropy(inputs, targets, reduction='none')
pt = torch.exp(-ce_loss)
focal_loss = (self.alpha * (1-pt)**self.gamma * ce_loss).mean()
return focal_loss
实践建议
- 在使用自定义损失函数时，务必在验证集上进行充分测试
- 考虑结合多种损失函数的组合效果
- 根据具体任务调整损失函数参数
通过以上优化，我们成功提升了Adapter微调模型的泛化能力和训练稳定性。
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