在大语言模型微调过程中，正则化方法的选择直接影响模型的泛化能力和过拟合风险控制。本文基于实际部署经验，分享几种关键正则化策略及其工程实现。
1. 权重衰减（L2正则化） 这是最基础也是最常用的正则化方法。在PyTorch中可通过优化器设置：
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-5, weight_decay=0.01)
建议从0.01开始尝试，对于大规模模型可适当降低至0.001。
2. Dropout正则化 在Transformer层间添加Dropout：
self.dropout = nn.Dropout(0.1)
注意不要在attention机制中使用高dropout率，建议控制在0.1-0.3之间。
3. 梯度裁剪（Gradient Clipping） 防止梯度爆炸问题：
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
对于大模型，建议使用范数裁剪而非阈值裁剪。
4. 学习率调度 采用余弦退火策略：
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs)
可有效控制训练后期的过拟合风险。
5. 实际部署建议：
- 优先尝试Dropout + 权重衰减组合
- 根据验证集表现动态调整正则化强度
- 大模型微调时避免过度正则化导致收敛困难
这些方法在实际生产环境中已经过多次验证，建议从基础配置开始，逐步优化。
讨论