微调过程中模型收敛性分析方法

在LLM微调过程中，模型收敛性分析是确保训练效果的关键环节。本文将通过具体案例对比LoRA和Adapter两种微调方案的收敛表现。

收敛性评估指标

主要关注以下指标：损失函数变化、学习率衰减、验证集准确率提升速度。建议使用TensorBoard或Weights & Biases进行可视化监控。

LoRA微调收敛分析

# 设置LoRA配置
lora_config = LoraConfig(
    r=8,
    lora_alpha=32,
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],
    lora_dropout=0.1,
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

# 训练监控
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
    callbacks=[LossCallback()]
)

Adapter微调对比

# Adapter配置
adapter_config = AdapterConfig(
    adapter_type="houlsby",
    reduction_factor=16,
    non_linearity="relu"
)

# 训练过程监控
for epoch in range(num_epochs):
    train_loss = 0
    for batch in dataloader:
        outputs = model(**batch)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()
        train_loss += loss.item()

实际对比结果

通过20个epoch的训练，LoRA方案在验证集上损失从1.5降至0.3，而Adapter方案收敛至0.4。建议根据下游任务复杂度选择：简单任务可优先尝试LoRA，复杂任务推荐使用Adapter。

复现步骤

1. 准备数据集
2. 选择微调方法（LoRA/Adapter）
3. 设置训练参数
4. 启动训练并监控收敛过程
5. 比较不同方案效果