大模型微调中正则化参数设置经验分享
在大模型微调过程中，正则化参数的设置对防止过拟合、提升泛化能力具有关键作用。本文将结合实际项目经验，分享一些实用的正则化参数调优方法。
核心正则化参数
- 学习率衰减：使用余弦退火或指数衰减策略，初始学习率建议设置为1e-5到5e-5之间，衰减周期设为训练轮数的20%-30%。
- 权重衰减（L2正则化）：通常设置为0.01或0.001，对于大规模预训练模型，可适当降低至0.0001。
- 梯度裁剪：当梯度范数超过阈值时进行裁剪，建议阈值设为1.0或5.0。
实际配置示例
from transformers import AdamW
optimizer = AdamW(
model.parameters(),
lr=5e-5,
weight_decay=0.01,
eps=1e-6
)
# 学习率调度器
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(
optimizer,
T_max=num_training_steps,
eta_min=1e-6
)
调优建议
- 从小规模数据集开始测试，观察验证集loss变化趋势
- 使用早停机制防止过拟合
- 针对不同任务调整权重衰减系数
该方法已在多个大模型微调项目中验证有效，可作为基础配置参考。
参考资料
- HuggingFace Transformers文档
- 《Deep Learning》Ian Goodfellow著
讨论