多任务微调中的损失权重平衡技巧

在多任务微调场景中，不同任务的损失函数量级差异可能导致模型偏向某个任务，影响整体性能。本文将介绍几种实用的损失权重平衡技巧。

1. 自适应权重调整

通过监控各任务损失变化，动态调整权重：

import torch

class AdaptiveLossWeight:
    def __init__(self, task_weights):
        self.task_weights = task_weights
        self.loss_history = {task: [] for task in task_weights}
    
    def update_weights(self, current_losses):
        for task, loss in current_losses.items():
            self.loss_history[task].append(loss)
            # 当损失波动较大时，降低该任务权重
            if len(self.loss_history[task]) > 5:
                recent_losses = self.loss_history[task][-5:]
                if max(recent_losses) / min(recent_losses) > 2.0:
                    self.task_weights[task] *= 0.9
        return self.task_weights

2. 梯度归一化方法

在反向传播前对梯度进行归一化处理：

# 在训练循环中加入以下逻辑
for task_name, loss in losses.items():
    loss.backward(retain_graph=True)
    # 对每个任务的梯度进行归一化
    for param in model.parameters():
        if param.grad is not None:
            param.grad = param.grad / (torch.norm(param.grad) + 1e-8)

3. 等效损失权重设定

根据任务数据量比例设置初始权重：

# 假设任务数据量为 [1000, 2000, 500]
task_sizes = [1000, 2000, 500]
# 反向比例权重
weights = [1/size for size in task_sizes]
weights = [w/sum(weights) for w in weights]

实践建议

• 建议使用LoRA微调时结合上述方法，避免LoRA参数在不同任务间出现不平衡更新
• 可结合Adapter结构，在每个任务模块中独立调整学习率权重

以上方案可有效提升多任务模型的稳定性与泛化能力。