OpenVLA模型在BridgeV2数据集上微调时损失上升问题分析

现象描述

在使用OpenVLA-7B模型对BridgeV2数据集进行微调时，研究人员观察到一个异常现象：在训练初期，模型准确率接近100%（这与项目文档描述一致，因为预训练数据已包含BridgeV2），但随后训练损失却持续上升，模型性能反而下降。该现象发生在使用LoRA适配器进行微调的场景下，具体配置包括：批量大小为4（梯度累积步数为4）、学习率为5e-4、LoRA秩为32。

可能原因分析

1. 学习率设置不当：5e-4的学习率对于微调任务可能过高，特别是当预训练模型已经对目标数据有较好表现时。过高的学习率会导致模型参数更新幅度过大，破坏预训练阶段学到的有用特征。

2. 批量大小不足：有效批量大小仅为16（4×4），这在微调场景下可能偏小。小批量训练会导致梯度估计噪声较大，影响优化稳定性。

3. 数据增强缺失：虽然关闭图像增强可以保持数据一致性，但对于已经见过的数据，适度的增强可能有助于提升模型鲁棒性。

4. 优化器选择：默认的Adam优化器可能不适合当前微调场景，特别是当学习率和批量大小配置不匹配时。

解决方案建议

1. 调整学习率：建议将学习率降至1e-5量级，采用更温和的参数更新策略。对于已经表现良好的预训练模型，微调阶段通常需要更保守的学习率。

2. 增大有效批量大小：将有效批量大小提升至128左右（例如批量大小32，梯度累积步数4），这有助于获得更稳定的梯度估计。

3. 尝试学习率预热：在前几百个训练步骤中逐步提高学习率，避免初期大学习率对模型造成破坏。

4. 监控验证集性能：除了训练损失，还应关注验证集上的表现，以检测可能的过拟合现象。

5. 尝试不同的优化器：可以考虑使用AdamW优化器，并配合适当的权重衰减策略。

技术背景

OpenVLA作为视觉语言动作模型，其微调过程需要特别注意：

• 预训练模型已经具备较强的表征能力，微调应侧重"微调"而非"重新训练"
• 多模态模型对优化超参数更为敏感
• LoRA适配器的低秩特性使其学习动态与传统全参数微调不同

结论

在类似OpenVLA这样的大型多模态模型微调过程中，保持训练稳定性至关重要。针对BridgeV2这种已被预训练数据覆盖的数据集，建议采用更保守的优化策略，包括降低学习率、增大批量大小等。这些调整通常能解决训练损失上升的问题，使模型保持高性能状态。