大模型微调过程中的过拟合预防措施

大模型微调过程中的过拟合预防措施

在大模型微调实践中，过拟合是常见的挑战。以下是一些关键的预防策略和可复现的实践方法。

1. 数据增强与清洗

数据质量直接影响过拟合风险。建议进行数据去重、过滤低质量样本，并实施数据增强策略。

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

df = pd.read_csv('dataset.csv')
# 去重处理
df_clean = df.drop_duplicates(subset=['text'])
# 数据清洗：过滤长度异常的样本
df_clean = df_clean[df_clean['text'].str.len() > 10]
train_data, val_data = train_test_split(df_clean, test_size=0.1, random_state=42)

2. 学习率调度与权重衰减

使用学习率预热和余弦退火策略，配合L2正则化。

from transformers import get_cosine_schedule_with_warmup
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5, weight_decay=0.01)
scheduler = get_cosine_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=1000,
    num_training_steps=len(train_dataloader) * num_epochs
)

3. 早停机制与验证监控

设置验证集监控指标，当验证损失连续5个epoch不下降时停止训练。

from torch.nn import Module

class EarlyStopping:
    def __init__(self, patience=5, min_delta=0):
        self.patience = patience
        self.min_delta = min_delta
        self.counter = 0
        self.best_loss = float('inf')
    
    def __call__(self, val_loss):
        if val_loss < self.best_loss - self.min_delta:
            self.best_loss = val_loss
            self.counter = 0
        else:
            self.counter += 1
        return self.counter >= self.patience

4. 模型剪枝与正则化

在训练过程中定期应用Dropout，使用LayerNorm和BatchNorm稳定训练过程。

这些措施需要在实际项目中持续迭代优化，建议建立完善的监控体系跟踪微调效果。