LoRA微调中正则化强度设置踩坑

在LLM微调实践中，正则化强度设置是影响模型性能的关键参数。本文将分享一个常见的踩坑经历：当使用LoRA微调时，错误的正则化强度会导致模型过拟合或欠拟合。

问题现象：在微调Qwen-7B模型时，采用LoRA方案，初始设置lora_alpha=32, lora_dropout=0.1，训练过程中发现验证集loss持续上升，且生成结果质量下降。

复现步骤：

1. 准备数据集并构建训练配置文件
2. 设置training_args中的正则化参数：weight_decay=0.01, adam_beta2=0.95
3. 启动训练后观察验证集性能

解决方法： 通过调整正则化强度，将weight_decay从0.01降低至0.001，并增加lora_dropout至0.15。最终模型收敛稳定，且在下游任务上表现良好。

关键参数建议：

• weight_decay: 0.001 - 0.005
• lora_dropout: 0.1 - 0.2

通过这次实践，我们深刻认识到正则化强度需要根据具体任务和数据规模进行调优，不能盲目套用默认值。在LoRA微调中，合理设置这些参数能显著提升模型泛化能力。