LoRA微调中权重衰减参数调节经验

LoRA微调中权重衰减参数调节经验

最近在做LoRA微调项目时，遇到了一个很典型的坑：权重衰减（weight decay）参数设置不当导致模型性能下降严重。

问题复现

使用LoRA微调LLaMA-7B模型进行问答任务时，发现训练初期loss下降很快，但验证集效果很差。通过调试发现，当weight_decay=0.01时，模型出现了明显的过拟合现象。

调参步骤

# 原始配置
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./lora_finetune",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=4,
    per_device_eval_batch_size=4,
    gradient_accumulation_steps=8,
    weight_decay=0.01,  # 这个值有问题！
    learning_rate=2e-4,
    logging_steps=10,
    save_steps=100,
    evaluation_strategy="steps",
    eval_steps=100,
    load_best_model_at_end=True
)

解决方案

经过多次实验，最终将weight_decay调整为0.001，效果明显改善。具体配置如下：

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./lora_finetune",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=4,
    per_device_eval_batch_size=4,
    gradient_accumulation_steps=8,
    weight_decay=0.001,  # 调整后的参数
    learning_rate=2e-4,
    logging_steps=10,
    save_steps=100,
    evaluation_strategy="steps",
    eval_steps=100,
    load_best_model_at_end=True
)

经验总结

对于LoRA微调，权重衰减建议从0.001开始尝试，避免使用默认的0.01。这个参数在不同任务中可能需要进一步微调。

关键点：权重衰减设置不当会严重影响LoRA微调效果，建议在训练初期就重点关注该参数。