大语言模型微调中的模型初始化策略踩坑记录
最近在做LLM微调项目时，被模型初始化策略坑得够呛，分享一下我的血泪史。
踩坑过程
一开始我直接用预训练模型权重进行微调，结果发现loss收敛特别慢，甚至出现了梯度爆炸问题。后来查阅资料才发现，不同任务场景下需要采用不同的初始化策略。
实际解决方案
以LLaMA模型为例，我发现以下几种初始化方式效果差异很大：
- 默认初始化（❌失败）：直接使用预训练权重，loss收敛缓慢
- LoRA初始化（✅有效）：只对新增的低秩矩阵进行初始化
- Adapter初始化（✅有效）：在原有层基础上添加适配器模块
# LoRA初始化示例代码
from peft import LoraConfig, get_peft_model
config = LoraConfig(
r=8,
lora_alpha=32,
target_modules=["q_proj", "v_proj"],
lora_dropout=0.1,
bias="none"
)
model = get_peft_model(model, config)
经验总结
不同初始化策略的选择应该根据下游任务复杂度来决定，简单任务用默认初始化即可，复杂任务建议使用LoRA或Adapter等参数高效微调方法。
大家在实际项目中遇到过哪些初始化坑？欢迎交流讨论。
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