开源大模型微调中的正则化技术应用踩坑

在开源大模型微调过程中，正则化技术的应用往往被忽视，但却是避免过拟合、提升泛化能力的关键环节。本文将分享几个常见的踩坑经验及解决方案。

问题背景：在使用Llama2-7B进行下游任务微调时，发现训练集上表现良好，但验证集性能急剧下降。初步排查发现，模型参数更新过于激进，缺乏有效约束。

正则化方法尝试：

1. 权重衰减（Weight Decay）：初始设置为0.01，后调整至0.001效果更佳；
2. 梯度裁剪（Gradient Clipping）：设置max_grad_norm=1.0；
3. Dropout机制：在Transformer层间加入0.1的dropout率。

可复现代码片段：

from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=4,
    gradient_clipping=True,
    max_grad_norm=1.0,
    weight_decay=0.001,
    # 其他参数...
)

踩坑总结：

• 正则化参数需要根据数据规模和模型复杂度动态调整；
• 过度正则化会导致欠拟合，需平衡训练稳定性与模型表达能力。

建议在实际项目中，将正则化作为标准配置项加入训练流程中，可显著提升模型鲁棒性。