在大模型微调过程中，early stopping 是防止过拟合的关键策略。然而，在实际应用中，我们遇到了不少坑。
问题背景
在使用 Transformer 架构进行微调时，我们采用 Hugging Face 的 Trainer API 进行训练。最初设置的 early stopping 条件是：验证集损失连续 3 次没有改善就停止训练。但实际运行中发现，模型在验证集上表现波动较大，有时明明损失还在下降，却提前终止了训练。
踩坑过程
- 默认配置失效：使用
EarlyStoppingCallback的默认参数时，由于我们使用的是自定义数据集，验证集的收敛速度与预设阈值不匹配。 - 评估频率问题：在训练过程中，每 500 步进行一次验证，但模型在某些 epoch 中会出现短暂波动导致误判。
解决方案
我们通过以下方式优化了 early stopping 策略：
from transformers import EarlyStoppingCallback
early_stopping = EarlyStoppingCallback(
early_stopping_patience=5, # 增加耐心值到 5
early_stopping_threshold=0.001, # 设置更严格的阈值
metric_name="eval_loss" # 明确指定监控指标
)
同时，我们结合 Trainer 的回调机制，自定义了一个更智能的早停策略：
from transformers import TrainerCallback
class SmartEarlyStoppingCallback(TrainerCallback):
def on_evaluate(self, args, state, control, metrics, **kwargs):
if state.global_step > 1000 and metrics.get("eval_loss") > 0.5:
control.should_training_stop = True
实践建议
- 选择合适的 patience 值，通常应设置为验证集波动的 2-3 倍
- 设置更严格的 threshold 来避免误判
- 结合具体任务特点调整监控指标
在生产环境部署时，建议将 early stopping 参数配置为可调参数，以便根据不同模型和数据集动态调整。
讨论