大模型微调中的正则化方法
在大模型微调过程中，正则化是防止过拟合、提升泛化能力的关键技术。本文将介绍几种常用的正则化方法及其在实际项目中的应用。
1. 权重衰减（L2正则化）
这是最基础也是最常用的方法，在优化器中设置weight_decay参数即可实现：
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-5, weight_decay=0.01)
2. Dropout正则化
在训练过程中随机将部分神经元输出置零，常用在Transformer层间：
# 在模型定义中添加Dropout
self.dropout = nn.Dropout(0.1)
# 使用时
x = self.dropout(x)
3. 梯度裁剪（Gradient Clipping）
防止梯度爆炸，对梯度进行裁剪：
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
4. 学习率调度器
结合余弦退火等策略：
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs)
实战建议
- 对于大模型，建议组合使用多种正则化方法
- 根据验证集表现调整正则化强度
- 注意监控训练与验证损失曲线的差异
以上方法均可在HuggingFace Transformers库中直接应用，代码可复现性强。
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