多任务微调中的损失函数权重调节技巧

在多任务微调场景中，如何合理调节不同任务的损失函数权重是提升模型性能的关键。本文将结合LoRA和Adapter两种微调方案，分享具体的权重调节技巧。

问题背景

当使用LoRA进行多任务微调时，不同任务的损失值量级差异较大，直接等权叠加会导致某些任务被忽略。例如：

# 假设任务1损失为0.1，任务2损失为5.0
loss = loss_task1 + loss_task2  # 会导致任务1被淹没

LoRA方案权重调节

import torch

class WeightedLoRAModel:
    def __init__(self, base_model, task_weights):
        self.base_model = base_model
        self.task_weights = task_weights  # 如 {"task1": 0.3, "task2": 0.7}
        
    def compute_loss(self, outputs, labels, task_name):
        loss = self.compute_task_loss(outputs, labels)
        return self.task_weights[task_name] * loss

Adapter方案实践

对于Adapter，我们采用动态权重调整策略：

# 通过验证集性能动态调整
for epoch in range(10):
    for batch in dataloader:
        # 计算各任务损失
        losses = [compute_loss(task, batch) for task in tasks]
        # 自适应权重更新
        weights = adaptive_weights(losses)
        total_loss = sum(w * l for w, l in zip(weights, losses))

复现步骤

1. 准备多任务数据集
2. 初始化LoRA/Adapter参数
3. 设置初始权重(如0.5, 0.5)
4. 训练并记录各任务loss
5. 根据验证集性能调整权重

实践建议

• 初始权重可设为1.0/任务数
• 定期检查各任务loss变化趋势
• 使用学习率调度器配合权重调节