Transformer架构微调时模型过拟合解决方案

Transformer架构微调时模型过拟合解决方案

在大模型微调过程中，过拟合是常见问题，尤其在数据量有限的情况下。本文提供一套系统性解决方案。

问题分析

Transformer模型参数庞大，在小样本微调时容易过拟合。主要表现为训练损失持续下降但验证集性能停滞甚至恶化。

解决方案

1. 数据增强策略

import torch
import torch.nn as nn

class DataAugmentation:
    def __init__(self, noise_level=0.01):
        self.noise_level = noise_level
    
    def add_noise(self, input_ids):
        # 添加高斯噪声到输入
        noisy_input = input_ids.float() + torch.randn_like(input_ids.float()) * self.noise_level
        return noisy_input

2. 正则化技术

# L2正则化
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-5, weight_decay=0.01)

# Dropout设置
model.transformer.layers[0].attn.dropout = 0.3

3. 学习率调度

from transformers import get_linear_schedule_with_warmup

scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=100,
    num_training_steps=total_steps
)

4. 早停机制

best_loss = float('inf')
patience_counter = 0

for epoch in range(max_epochs):
    # 训练代码...
    if val_loss < best_loss:
        best_loss = val_loss
        patience_counter = 0
        torch.save(model.state_dict(), 'best_model.pth')
    else:
        patience_counter += 1
        if patience_counter >= patience:
            break

实践建议

• 使用交叉验证评估模型泛化能力
• 控制微调层数量（如只微调最后N层）
• 定期保存检查点并进行模型集成