大模型微调过程中出现的过拟合现象分析

大模型微调过程中出现的过拟合现象分析

最近在对LLaMA-7B进行下游任务微调时，遇到了严重的过拟合问题。训练集上的loss持续下降，但验证集loss却开始上升，典型的过拟合症状。

问题复现步骤：

1. 使用HuggingFace Transformers库加载LLaMA模型
2. 准备下游数据集（1000条样本）
3. 设置训练参数：batch_size=8, lr=2e-5, epochs=3

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from transformers import TrainingArguments, Trainer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=TrainingArguments(
        output_dir="./results",
        num_train_epochs=3,
        per_device_train_batch_size=8,
        per_device_eval_batch_size=8,
        logging_steps=10,
        evaluation_strategy="steps",
        eval_steps=50,
    ),
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset
)
trainer.train()

解决方案：

1. 增加dropout率：将模型dropout从0.1提升至0.3
2. 早停机制：设置early stopping patience=3
3. 数据增强：对训练样本进行回译增强
4. 正则化：添加L2正则化项

最终loss曲线趋于稳定，验证集性能提升。这个过程让我深刻体会到，在大模型微调中，不能只看训练集效果，更需要关注泛化能力。

#大模型微调 #过拟合 #LLaMA #模型优化