Qwen微调时模型精度下降的解决方案分享

在Qwen微调过程中遇到精度下降问题时，首先要分析可能的原因并采取系统性排查方法。以下是一些常见解决方案和可复现的优化步骤：

1. 学习率调整：微调初期使用较低学习率（如1e-5到3e-5），避免过大的更新导致模型参数偏离最优解。可以尝试使用余弦退火或线性衰减策略。

2. 数据质量优化：检查微调数据集的分布和标注质量，确保样本具有代表性且标签准确。可加入数据清洗步骤，过滤异常值。

3. 梯度裁剪：启用梯度裁剪（gradient clipping）防止梯度爆炸问题，设置合理的阈值如1.0或5.0。

4. 早停机制：实现验证集上的性能监控，在精度不再提升时提前停止训练，避免过拟合。

5. 模型权重初始化：对于部分层采用预训练权重保持不变，只微调特定层（如最后一层）。

示例代码片段：

from transformers import Trainer, TrainingArguments

testing_args = TrainingArguments(
    output_dir="./qwen_finetuned",
    per_device_train_batch_size=4,
    gradient_accumulation_steps=2,
    learning_rate=1e-5,
    num_train_epochs=3,
    logging_steps=100,
    save_steps=500,
    evaluation_strategy="steps",
    eval_steps=500,
    load_best_model_at_end=True,
    metric_for_best_model="eval_loss"
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=testing_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
)

trainer.train()

通过以上方法和代码实践，通常能有效缓解精度下降问题。