LoRA微调中的正则化参数设置踩坑

LoRA微调中的正则化参数设置踩坑

在大语言模型微调实践中，LoRA（Low-Rank Adaptation）因其参数效率高、训练成本低而备受青睐。然而，在实际应用中，正则化参数的设置往往成为影响模型性能的关键因素。

常见问题

在使用LoRA微调时，我们通常会遇到以下问题：

1. 学习率过高导致模型过拟合
2. 正则化系数设置不当造成梯度消失
3. 梯度裁剪参数选择错误影响收敛

详细踩坑记录

以LLaMA-7B模型微调为例，我们采用以下正则化策略：

# 设置LoRA参数
lora_config = LoraConfig(
    r=8,                    # LoRA秩
    lora_alpha=32,          # LoRA缩放因子
    target_modules=["q_proj", "v_proj"],  # 目标模块
    lora_dropout=0.1,       # Dropout概率
    bias="none",
    task_type="CAUSAL_LM"
)

# 训练参数设置
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./lora_finetune",
    learning_rate=2e-4,     # 关键正则化参数
    per_device_train_batch_size=4,
    gradient_accumulation_steps=8,
    num_train_epochs=3,
    weight_decay=0.01,      # L2正则化
    warmup_ratio=0.1,
    logging_steps=10,
    save_steps=500,
    evaluation_strategy="steps",
    eval_steps=500,
    load_best_model_at_end=True
)

实践建议

1. 学习率：通常设置为2e-4到5e-4之间，过高的学习率会导致训练不稳定
2. 权重衰减：建议从0.01开始尝试
3. Dropout：控制在0.05-0.15范围内效果较好
4. 梯度裁剪：设置为1.0或2.0，避免梯度爆炸

复现步骤

1. 准备数据集并加载模型
2. 应用上述LoRA配置
3. 设置训练参数
4. 执行训练并监控loss变化
5. 调整参数直至获得满意效果

通过以上实践，我们发现合理的正则化设置对提升LoRA微调效果至关重要。