LoRA微调参数设置不当导致模型过拟合的血泪教训

LoRA微调参数设置不当导致模型过拟合的血泪教训

在大语言模型微调实践中，LoRA（Low-Rank Adaptation）因其参数效率高、训练成本低而备受青睐。然而，在实际操作中，参数设置不当极易导致模型过拟合，影响泛化性能。

问题复现步骤

1. 基础配置：使用Qwen-7B模型进行微调，采用LoRA策略，设置r=64（秩）、alpha=32（缩放因子），dropout=0.1，学习率lr=5e-4

from peft import LoraConfig, get_peft_model

class LoRAConfig:
    r = 64
    lora_alpha = 32
    lora_dropout = 0.1
    bias = "none"
    task_type = "CAUSAL_LM"

2. 训练过程：在1000条数据集上进行10个epoch的训练，观察验证集损失变化

3. 结果异常：训练集loss持续下降，但验证集loss开始上升，明显出现过拟合现象

根本原因分析

• 秩设置过大：r=64在小数据集上过于复杂，模型容量超过数据承载能力
• 学习率过高：5e-4导致权重更新剧烈，容易跳过最优解
• 缺乏正则化：未启用modules_to_save和适当的dropout

解决方案

# 调整后的LoRA配置
lora_config = LoraConfig(
    r=8,  # 降低秩到8
    lora_alpha=16,
    lora_dropout=0.05,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM",
    modules_to_save=["embed_tokens", "lm_head"]
)

# 降低学习率
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-4)

总结

LoRA微调参数设置需根据数据规模、模型容量进行动态调整，过拟合问题往往源于参数复杂度与数据量不匹配。建议在训练初期使用较小的r值和学习率，并结合早停机制监控验证集性能。