大模型微调中的正则化技术应用总结

大模型微调中的正则化技术应用总结

在大模型微调过程中，正则化技术对于防止过拟合、提升泛化能力至关重要。本文将结合实际工程实践，总结几种常用的正则化方法。

1. Dropout正则化

在微调BERT等Transformer模型时，可以在模型层添加Dropout来防止过拟合。以Hugging Face为例：

from transformers import BertForSequenceClassification

model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(
    'bert-base-uncased',
    dropout=0.1  # 添加dropout率
)

2. 权重衰减（L2正则化）

通过在优化器中设置权重衰减系数实现：

optimizer = torch.optim.AdamW(
    model.parameters(),
    lr=2e-5,
    weight_decay=0.01  # L2正则化系数
)

3. 梯度裁剪

为防止梯度爆炸，可设置梯度裁剪：

torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)

实践建议

• 对于小数据集，建议同时使用Dropout和权重衰减
• 在生产环境部署时，可通过调整正则化参数平衡训练速度与模型性能

这些技术在实际项目中可有效提升微调模型的稳定性和泛化能力。