微调过程中模型泛化性能提升策略

在LLM微调过程中，模型泛化性能的提升是定制化训练的关键目标。本文将分享基于LoRA和Adapter的微调策略，帮助开发者构建更鲁棒的模型。

LoRA微调优化策略

1. 低秩矩阵分解：通过设置rank=8或16，可以有效控制参数量的同时保持性能。代码示例：

from peft import LoraConfig, get_peft_model
lora_config = LoraConfig(
    r=16,
    lora_alpha=32,
    target_modules=['q_proj', 'v_proj'],
    lora_dropout=0.05,
    bias='none'
)

2. 分层微调：针对不同层采用不同的LoRA配置，如底层使用较低rank，高层使用较高rank。

Adapter微调增强方案

1. 跨层连接优化：在模型的Transformer层间添加Adapter模块，通过门控机制控制信息流动。
2. 多任务Adapter：为不同下游任务训练专用Adapter，实现任务间的解耦。

泛化性能提升技巧

• 数据增强：对训练数据进行回译、同义词替换等操作
• 正则化：在损失函数中加入L2正则项
• 早停策略：监控验证集性能，避免过拟合

这些工程化实践已在多个业务场景中验证有效，建议开发者根据具体任务调整参数配置。