微调中验证集过拟合问题的解决方法

在LLM微调过程中，验证集过拟合是一个常见但容易被忽视的问题。特别是在使用LoRA或Adapter等参数高效微调方法时，模型可能在验证集上表现异常。

问题现象：训练过程中发现验证集loss持续下降但准确率停滞不前，或者验证集性能明显优于训练集。

解决方案：

调整LoRA权重衰减：

# 在训练配置中增加权重衰减
training_args = TrainingArguments(
    # ... 其他参数
    weight_decay=0.01,  # 增加权重衰减防止过拟合
)

使用验证集早停机制：

from transformers import EarlyStoppingCallback

callbacks = [
    EarlyStoppingCallback(
        early_stopping_patience=3,
        early_stopping_threshold=0.001
    )
]

Adapter微调的正则化：

# 在Adapter配置中添加Dropout
adapter_config = {
    "reduction_factor": 16,
    "dropout": 0.1,  # 添加Dropout防止过拟合
    "use_parallel_adapter": True
}

动态调整学习率：

# 使用余弦退火调度器
from transformers import get_cosine_schedule_with_warmup

scheduler = get_cosine_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=500,
    num_training_steps=total_steps
)

通过以上方法，可以有效缓解验证集过拟合问题，提升模型泛化能力。

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