大模型微调过程中的过拟合控制策略
在大模型微调实践中，过拟合是常见但严重的问题。本文分享一套实用的过拟合控制策略，基于实际部署经验。
核心控制方法
1. 学习率调度优化 采用余弦退火衰减策略，避免学习率过高导致模型记住训练数据。
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4)
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs)
2. 数据增强技术 实施混合增强（MixUp）和噪声注入，提高泛化能力。
# MixUp增强示例
lambda_val = np.random.beta(0.5, 0.5)
idx = torch.randperm(x.size(0))
x_mixed = lambda_val * x + (1 - lambda_val) * x[idx]
y_mixed = lambda_val * y + (1 - lambda_val) * y[idx]
3. 正则化策略 结合L2正则和Dropout，控制模型复杂度。
# L2正则设置
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4, weight_decay=0.01)
# Dropout层
self.dropout = nn.Dropout(0.3)
4. 早停机制 监控验证集损失，防止过度训练。
early_stopping = EarlyStopping(patience=5, min_delta=1e-4)
for epoch in range(epochs):
val_loss = validate(model)
early_stopping(val_loss)
if early_stopping.early_stop:
break
这些策略已在多个生产环境验证有效，建议根据具体任务调整参数配置。
讨论