多任务学习中损失函数权重平衡经验

在多任务学习中，损失函数权重平衡是影响模型性能的关键因素。本文将结合LoRA微调实践，分享具体的权重调节方案。

问题背景

在使用LoRA进行多任务微调时，不同任务的损失值量级差异较大，导致模型倾向于优化损失较大的任务，而忽略其他任务。例如，在同时训练问答和文本摘要两个任务时，问答任务的损失通常比摘要任务高2-3倍。

解决方案

1. 动态权重调整

# LoRA微调中的动态权重平衡
class MultiTaskLoss:
    def __init__(self, task_weights):
        self.task_weights = task_weights  # {'qa': 1.0, 'summarize': 0.5}
        
    def forward(self, losses):
        total_loss = sum(w * l for w, l in zip(self.task_weights.values(), losses))
        return total_loss

2. 自适应权重机制

# 基于梯度范数的自适应权重
def adaptive_weight_update(prev_grads, current_grads):
    # 计算各任务梯度范数
    norms = [torch.norm(g) for g in current_grads]
    # 动态调整权重
    weights = [1.0 / (n + 1e-8) for n in norms]
    return torch.softmax(torch.tensor(weights), dim=0)

实践建议

1. 初始设置：先按任务损失比例设置初始权重
2. 监控机制：每epoch记录各任务损失变化趋势
3. 调优策略：根据验证集表现微调权重

这种方案在LoRA微调中具有良好的可复现性，建议结合具体任务数据进行调优。