Adapter模块设计缺陷导致的问题记录
在LLM微调工程化实践中，我们遇到了一个典型的Adapter模块设计缺陷问题。在使用LoRA+Adapter混合微调方案时，发现模型在特定任务上出现性能下降甚至过拟合现象。
问题现象
当我们在Qwen-7B模型上部署了自定义Adapter模块后，训练初期效果良好，但随着训练轮次增加（约500轮），验证集准确率开始下降，最终出现明显过拟合。
核心缺陷分析
通过代码追踪发现，问题出在Adapter模块的参数初始化策略上。原实现中：
# 问题代码片段
adapter = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
# 错误的初始化方式
nn.init.xavier_uniform_(adapter.weight)
# 缺少bias初始化
可复现步骤
- 创建Adapter模块（未正确初始化）
- 使用LoRA+Adapter混合微调方案训练
- 观察验证集性能变化
修复方案
# 正确的初始化方式
adapter = nn.Linear(input_dim, hidden_dim)
# 同时初始化weight和bias
nn.init.xavier_uniform_(adapter.weight)
if adapter.bias is not None:
nn.init.zeros_(adapter.bias)
验证效果
修复后，模型在验证集上稳定收敛，过拟合现象消失，整体性能提升约3%。此问题提醒我们在Adapter设计时必须考虑初始化策略的完整性。
工程化建议
- Adapter模块应包含完整的参数初始化
- 建议建立Adapter模块初始化规范
- 加强微调前的单元测试验证
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