多任务学习微调中的任务权重调节技巧

在多任务学习微调中，合理调节任务权重对于模型性能至关重要。本文将分享基于LoRA微调框架下的任务权重调节方法。

核心思路

在多任务训练中，我们通常采用可变权重策略来平衡不同任务的贡献度。推荐使用以下公式进行动态权重调整：

weight_i = exp(-λ * loss_i)

其中λ为衰减因子，loss_i为第i个任务的损失值。

实现步骤

1. 定义LoRA微调配置文件（以LLaMA为例）：

peft_config:
  r: 8
  lora_alpha: 32
  target_modules:
    - q_proj
    - v_proj
  task_type: CAUSAL_LM

2. 构建多任务训练循环：

for epoch in range(epochs):
    for batch in dataloader:
        # 计算各任务损失
        loss1 = model(task1_data)
        loss2 = model(task2_data)
        
        # 动态权重计算
        weight1 = math.exp(-0.1 * loss1.item())
        weight2 = math.exp(-0.1 * loss2.item())
        
        # 加权损失
        total_loss = weight1 * loss1 + weight2 * loss2
        total_loss.backward()
        optimizer.step()

优化建议

• 初始权重可设置为任务数据集大小比例
• 建议使用指数衰减而非线性衰减
• 可结合验证集性能动态调整权重参数

此方案已在多个NLP任务中验证有效，能够显著提升多任务学习效果。