LLaMA2微调过程中模型精度下降问题排查

LLaMA2微调过程中模型精度下降问题排查

在LLaMA2模型微调实践中，我们遇到了微调后验证集精度显著下降的问题。本文将从多个维度进行系统性排查，并提供可复现的诊断步骤。

问题现象

使用LoRA微调方法对LLaMA2-7B模型进行指令微调后，验证集BLEU分数从0.85下降至0.42，且生成文本质量明显下降。

排查步骤

1. 学习率设置检查

# 检查训练配置
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./llama2_finetune",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=4,
    per_device_eval_batch_size=4,
    learning_rate=1e-4,  # 关键参数
    warmup_steps=100,
    logging_steps=10,
    save_steps=500,
    evaluation_strategy="steps",
    eval_steps=500,
    load_best_model_at_end=True
)

2. 过拟合检测

# 添加早停机制
from transformers import EarlyStoppingCallback

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
    callbacks=[EarlyStoppingCallback(early_stopping_patience=3)]
)

3. 数据质量验证

# 检查训练数据分布
python -c "import datasets; ds = datasets.load_from_disk('train_data'); print(ds[0])"
# 验证指令格式一致性

根本原因

通过排查发现，学习率设置过高（1e-4）导致模型在微调过程中震荡，同时训练数据中存在部分噪声样本影响了模型收敛。

解决方案

将学习率调整为5e-5，并增加数据清洗步骤，最终精度恢复至0.83以上。