大语言模型微调中的正则化参数选择

在大语言模型微调过程中，正则化参数的选择直接影响模型的泛化能力和过拟合风险。本文基于实际部署经验，分享一套可复现的参数选择方法。

核心思路：正则化参数应根据数据规模、模型复杂度和计算资源进行动态调整。建议从以下三个维度考虑：

1. 权重衰减（Weight Decay）：通常设置为1e-2到1e-4之间，对于大规模模型可适当降低至1e-5。在实际部署中，可以通过学习率调度器动态调整。

2. Dropout比率：建议从0.1开始尝试，逐步增加至0.3。针对特定任务，如问答系统，可采用更激进的0.4-0.5策略。

3. 梯度裁剪（Gradient Clipping）：设置为1.0或2.0，防止梯度爆炸。

可复现步骤：

# 微调配置示例
optimizer = torch.optim.AdamW(
    model.parameters(),
    lr=5e-5,
    weight_decay=1e-4,  # 权重衰减
    eps=1e-8
)

# 学习率调度器
scheduler = transformers.get_linear_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=100,
    num_training_steps=total_steps
)

# 梯度裁剪
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=2.0)

部署建议：在生产环境中，建议建立参数调优的实验记录系统，通过A/B测试验证不同正则化组合的效果。