微调中正则化技术应用效果评估

微调中正则化技术应用效果评估

在大语言模型微调过程中，正则化技术对防止过拟合、提升泛化能力具有重要作用。本文将通过LoRA微调方案，评估不同正则化方法的效果。

实验设置

使用LoRA微调框架，针对指令遵循数据集进行训练，配置如下：

• 模型：Llama-2-7B
• LoRA秩：64
• 批次大小：16
• 学习率：3e-4

正则化方法对比

1. Dropout正则化

# 在模型构建时添加dropout
model = transformers.LlamaForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b")
model.config.dropout = 0.1

2. 权重衰减(L2正则化)

# 训练参数设置
training_args = transformers.TrainingArguments(
    output_dir="./lora_finetuned",
    per_device_train_batch_size=16,
    gradient_accumulation_steps=2,
    num_train_epochs=3,
    learning_rate=3e-4,
    weight_decay=0.01,  # L2正则化系数
    logging_steps=10,
)

3. 早停机制

# 添加早停回调
from transformers import EarlyStoppingCallback

trainer = transformers.Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
    callbacks=[EarlyStoppingCallback(early_stopping_patience=3)]
)

实验结果

通过在验证集上监测损失变化，发现：

• Dropout正则化有效减少过拟合，但可能影响模型表达能力
• 权重衰减在保持性能的同时提升了泛化性
• 早停机制配合其他正则化手段效果更佳

复现步骤

1. 准备LoRA微调环境
2. 加载预训练模型并配置LoRA参数
3. 设置不同正则化策略
4. 运行训练并记录验证集性能

建议在实际项目中组合使用多种正则化方法以获得最佳效果。