Qwen微调过程中模型过拟合的解决方案实践

Qwen微调过程中模型过拟合的解决方案实践

在参与开源大模型微调项目时，我们团队遇到了典型的模型过拟合问题。在使用Qwen进行下游任务微调时，训练集上的表现持续提升，但验证集上却出现明显的性能下降。

问题分析

通过观察损失曲线发现，训练损失持续下降，而验证损失在第15个epoch后开始上升。这正是典型的过拟合现象。

解决方案与实践

1. 早停策略（Early Stopping）

from transformers import EarlyStoppingCallback

callbacks = [
    EarlyStoppingCallback(early_stopping_patience=3, early_stopping_threshold=0.001)
]

2. 数据增强

通过增加训练数据多样性来缓解过拟合，我们使用了以下方法：

• 同义词替换
• 句子重写
• 随机删除

import random

def augment_text(text, p=0.1):
    words = text.split()
    augmented_words = []
    for word in words:
        if random.random() < p:
            # 执行替换操作
            augmented_words.append(replace_word(word))
        else:
            augmented_words.append(word)
    return ' '.join(augmented_words)

3. 正则化技术

调整学习率和增加权重衰减：

training_args = TrainingArguments(
    learning_rate=2e-5,
    weight_decay=0.01,
    warmup_steps=100,
    num_train_epochs=20,
    per_device_train_batch_size=4,
    per_device_eval_batch_size=4,
)

经过以上调整，模型在验证集上的表现稳定提升，最终实现了较好的泛化能力。