微调过程中模型泛化能力评估实践

在LLM微调工程化实践中，模型泛化能力评估是确保定制化模型实用性的关键环节。本文将结合LoRA和Adapter两种微调方案，分享具体评估方法。

LoRA泛化评估实践

使用LoRA微调后，通过以下步骤评估泛化能力：

import torch
from peft import LoraConfig, get_peft_model

# 定义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"
)

# 评估函数
@torch.no_grad()
def evaluate_generalization(model, test_dataloader):
    model.eval()
    total_loss = 0
    for batch in test_dataloader:
        outputs = model(**batch)
        total_loss += outputs.loss.item()
    return total_loss / len(test_dataloader)

Adapter微调评估

Adapter层的泛化能力可通过以下方式验证：

from transformers import AdapterConfig, AutoModelForCausalLM

# 配置Adapter
adapter_config = AdapterConfig(
    adapter_type="houlsby",
    scaling_factor=0.5,
    reduction_factor=16
)

# 在不同数据集上测试表现
model.add_adapter("task_name", adapter_config)
model.train_adapter("task_name")

评估指标与复现建议

关键指标包括：

• 不同领域数据集上的困惑度（Perplexity）
• 零样本推理任务准确率
• 跨语言迁移性能

通过设置交叉验证和多轮测试，确保评估结果稳定可靠。