微调过程中训练稳定性优化方法分享
在大语言模型微调实践中，训练稳定性是决定微调效果的关键因素。本文将分享几种行之有效的稳定性优化方法，特别针对LoRA和Adapter微调方案。
1. 学习率调度策略
采用余弦退火学习率调度可以有效避免训练震荡：
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-4)
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs)
for epoch in range(epochs):
train(...)
scheduler.step()
2. 梯度裁剪与规范化
为防止梯度爆炸，实施梯度裁剪：
# 在optimizer.step()前添加
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
optimizer.step()
3. LoRA微调中的稳定训练技巧
使用低秩分解时，建议初始化LoRA权重：
# 在LoRA层初始化时
lora_A.data.zero_()
lora_B.data.zero_()
# 或者使用小值初始化
lora_A.data.normal_(mean=0.0, std=1e-4)
4. Adapter微调的稳定性增强
在Adapter层中加入Dropout和LayerNorm：
self.adapter = nn.Sequential(
nn.Linear(input_dim, adapter_dim),
nn.ReLU(),
nn.Dropout(0.1),
nn.Linear(adapter_dim, output_dim),
nn.LayerNorm(output_dim)
)
5. 检查点保存策略
定期保存模型检查点，避免训练中断：
if epoch % 5 == 0:
torch.save(model.state_dict(), f'checkpoint_epoch_{epoch}.pt')
这些方法在实际项目中可显著提升微调稳定性，建议结合具体任务进行调优。
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