大语言模型微调中的正则化参数调整

大语言模型微调中的正则化参数调整

在大语言模型微调过程中，正则化参数的调整对防止过拟合、提升泛化能力至关重要。本文结合实际部署经验，分享一些可复现的调参策略。

核心正则化参数

1. 学习率衰减策略

from transformers import get_linear_schedule_with_warmup
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=1000,
    num_training_steps=total_steps
)

2. **权重衰减（L2正则化）

# 在优化器中设置权重衰减
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5, weight_decay=0.01)

实际调参步骤

1. 初始设置：使用默认的weight_decay=0.01，学习率5e-5
2. 渐进式调整：每训练5个epoch检查验证集表现
3. 动态衰减：当验证集loss停止下降时，将学习率乘以0.5
4. 早停机制：连续3次验证集loss不改善时提前终止

关键观察点

• 验证集和训练集loss差距
• 梯度范数变化
• 模型在下游任务上的表现

建议根据具体数据集大小和复杂度调整参数范围，避免盲目堆砌超参数。实际部署中，这些调参策略已在多个项目中验证有效。