多任务微调中损失函数权重调节技巧

在多任务微调实践中，损失函数权重调节是决定模型性能的关键环节。最近在项目中尝试了基于LoRA的多任务微调方案，踩了不少坑，分享一下经验。

问题背景：我们有三个任务：文本分类、问答和摘要生成。使用Qwen-7B作为基础模型，通过LoRA进行参数高效微调。

踩坑过程：最初采用统一的损失权重（0.33, 0.33, 0.33），发现模型在各个任务上都表现平平，尤其是问答任务效果很差。经过多次调试，发现问题在于不同任务的难易程度和数据量差异巨大。

解决方案：

1. 数据量归一化：先统计每个任务的数据量，计算权重。假设任务A(10000)、B(5000)、C(2000)，则初始权重应为[0.5, 0.25, 0.125]
2. 损失值动态调整：

# 多任务损失函数
loss = alpha * loss_a + beta * loss_b + gamma * loss_c
# 动态调节权重
alpha = max(0.1, min(0.8, 1.0 - loss_b / loss_a))
beta = max(0.1, min(0.8, 1.0 - loss_a / loss_b))

3. 验证集监控：使用验证集损失作为权重调节依据，避免过拟合。

可复现步骤：

1. 准备数据集并统计各任务样本数
2. 按照样本数比例初始化权重
3. 训练过程中动态调整权重
4. 验证集上观察各任务性能

这个方案在实践中确实有效，推荐大家尝试。别忘了用LoRA参数控制，否则内存爆炸。