在LLaMA2微调过程中，模型精度下降是一个常见但棘手的问题。本文将结合生产环境实践经验，分享几种有效的优化手段。
问题现象
微调后模型在验证集上的BLEU、ROUGE等指标明显下降，甚至出现过拟合现象。
常见原因与解决方案
1. 学习率设置不当
学习率过高会导致训练不稳定，过低则收敛缓慢。建议采用学习率预热策略：
from transformers import get_linear_schedule_with_warmup
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
optimizer,
num_warmup_steps=1000,
num_training_steps=total_steps
)
2. 数据集采样策略优化
使用数据增强和重采样技术，避免样本分布不均：
from torch.utils.data import WeightedRandomSampler
weights = [1.0] * len(dataset)
# 对低频样本增加权重
sampler = WeightedRandomSampler(weights, len(weights), replacement=True)
3. 梯度裁剪与优化器选择
使用AdamW并开启梯度裁剪防止梯度爆炸：
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=2e-5)
gradient_clip = torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
4. 模型保存与早停机制
设置合理的checkpoint策略和early stopping：
from transformers import EarlyStoppingCallback
trainer = Trainer(
callbacks=[EarlyStoppingCallback(early_stopping_patience=3)]
)
部署建议
在生产环境部署时，建议使用量化技术如INT8或混合精度训练，既保证精度又提升推理效率。
以上方法已在多个实际项目中验证有效，建议按需组合使用。
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