多任务学习中损失权重调节踩坑实录
在大语言模型的多任务微调实践中，损失权重调节是一个关键但容易被忽视的环节。本文记录了在LoRA微调场景下遇到的典型问题及解决方案。
问题背景
我们使用LoRA对LLM进行多任务微调，包括问答、摘要和分类三个任务。初始设置中，三个任务的损失权重分别为0.3、0.3、0.4。然而训练过程中出现了明显的任务冲突现象：问答任务性能下降，而摘要任务反而过拟合。
核心问题分析
通过复现实验发现，损失权重分配不合理导致了梯度更新的不平衡。具体代码实现如下：
# 多任务损失计算示例
loss = 0.3 * qa_loss + 0.3 * summary_loss + 0.4 * classification_loss
解决方案
采用动态权重调节策略：
- 基于验证集性能动态调整：
# 计算各任务损失比例
weights = [loss.item() for loss in [qa_loss, summary_loss, classification_loss]]
weights = weights / np.sum(weights)
- 使用梯度归一化方法：
# 梯度裁剪和归一化处理
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
- 引入学习率调度器：
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs)
实践建议
在实际工程化部署中，建议建立统一的损失权重调节模块，通过监控各任务收敛速度自动调整权重分配。
最终通过上述方法，实现了三个任务的均衡训练，验证集性能稳定提升。
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