大模型微调时过拟合问题排查和解决方法

大模型微调时过拟合问题排查和解决方法

在大模型微调过程中，过拟合是一个常见但棘手的问题。本文将结合实际工程经验，分享如何有效排查和解决该问题。

一、过拟合现象识别

首先，通过观察训练与验证集的损失曲线来判断是否出现过拟合：

• 训练损失持续下降，验证损失开始上升
• 验证集准确率不再提升或反而下降

二、常见排查步骤

1. 检查数据分布：确保训练数据与预训练数据分布一致，避免引入偏差。
2. 监控梯度变化：使用 torch.nn.utils.clip_grad_norm_ 对梯度进行裁剪，防止梯度过大。
3. 调整学习率：过高的学习率容易导致震荡和过拟合，尝试降低学习率（如从 5e-5 调整为 1e-5）。

三、解决方案与代码示例

# 1. 添加 L2 正则化（权重衰减）
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-5, weight_decay=0.01)

# 2. 使用早停机制
from torch.utils.data import DataLoader
early_stopping = EarlyStopping(patience=3, min_delta=0.001)

for epoch in range(max_epochs):
    train_loss = train_one_epoch(model, dataloader)
    val_loss = evaluate(model, val_dataloader)
    early_stopping(val_loss)
    if early_stopping.early_stop:
        print("Early stopping triggered")
        break

# 3. 数据增强与Dropout
model.train()
for batch in dataloader:
    outputs = model(input_ids=batch['input_ids'], attention_mask=batch['attention_mask'])
    # 启用 Dropout
    loss = criterion(outputs.logits, batch['labels'])

四、社区建议

• 参考 Hugging Face 提供的微调脚本，其已内置多种防止过拟合的策略。
• 在社区中分享你的实验记录，如不同 dropout rate 对最终效果的影响。

通过以上方法，可以有效控制大模型微调过程中的过拟合问题，提升泛化能力。