大模型微调中的正则化技术对比分析

大模型微调中的正则化技术对比分析

在大模型微调实践中，正则化技术对防止过拟合、提升泛化能力至关重要。本文基于实际部署经验，对比分析了几种主流正则化方法。

实验环境

• 模型：LLaMA-7B
• 数据集：10k条问答对
• 训练框架：HuggingFace Transformers
• 优化器：AdamW

对比实验设置

# 基准模型配置
model_config = {
    'learning_rate': 2e-5,
    'batch_size': 8,
    'epochs': 3,
    'weight_decay': 0.01
}

# 正则化方法对比
regularization_methods = [
    {'name': 'L2正则化', 'weight_decay': 0.01},
    {'name': 'Dropout', 'dropout': 0.1},
    {'name': 'Gradient Clipping', 'max_grad_norm': 1.0},
    {'name': 'Early Stopping', 'patience': 3}
]

实验结果

L2正则化在训练初期效果显著，但后期收敛缓慢；Dropout对模型稳定性提升明显；梯度裁剪有效防止梯度爆炸；早停机制在验证集上表现最佳。建议组合使用。

复现步骤

1. 准备数据集并预处理
2. 加载预训练模型
3. 配置训练参数，启用对应正则化方法
4. 执行训练并记录指标
5. 比较不同配置的验证集表现

实际部署中需根据硬件资源和业务需求权衡正则化强度。