lora微调语言模型

### 使用LoRA技术微调语言模型的最佳实践

#### 配置文件与工具选择
为了简化配置过程并有效管理不同类型的调整，推荐使用像Ludwig这样的框架。该框架支持多种以大语言模型（LLM）为中心的任务，并采用YAML文件来定义所有必要的参数[^2]。

model_name: mistral-7b
task_type: adapter_finetuning
epochs: 10
hyperparameters:
    batch_size: 32
quantization_config: null
adapter_configs:
    lora_rank: 16
    lora_alpha: 16
    lora_dropout: 0.1
    target_modules: ["q", "v"]

这段代码展示了如何为Mistral 7B模型创建一个基本的LoRA微调配置文件。其中设置了`lora_rank`, `lora_alpha`, 和 `lora_dropout` 参数以及目标模块的选择。对于较小规模的数据集或初步试验来说，这是一个合理的起点[^4]。

#### 调整rank和target modules
针对不同的模型大小有不同的建议：

- **小于7B参数量的模型**: 推荐从rank=16至32之间选取，并将alpha设为相同范围内的值；同时应至少覆盖query和value矩阵作为初始尝试。

- **介于7B到70B之间的较大模型**: 可以降低rank至8~16区间内，并相应减少alpha值；初期仅需关注query和value部分即可。

- **超过70B的大规模预训练模型**: 此类情况下rank可进一步减小到4~8，而alpha也保持在同一水平上；同样先处理query和value两个方面。

#### 学习率的选择
合理设定学习率至关重要。通常，默认的学习率为2e-4是一个不错的起始点。然而，在实际应用中应当依据具体情况灵活调整这一数值。可以通过实验法或是编写脚本来动态计算最优解[^5]。

#### Dropout的应用
为了避免过拟合现象的发生，适当引入Dropout机制是有益处的。一般而言，默认设置下的drop rate为0.1较为适宜。当面临较大的数据集合时，则可以根据实际情况考虑是否保留此操作。