LLaMA-Factory项目中多任务学习率平衡问题的技术探讨

在LLaMA-Factory项目开发过程中，一个常见的技术挑战是如何平衡多任务学习中的不同任务表现。本文将以OCR识别与定位任务同时训练的场景为例，深入分析学习率对多任务学习的影响及解决方案。

问题现象分析

当模型需要同时处理OCR文本识别和物体定位两个任务时，开发者观察到以下现象：

• 高学习率设置下：定位任务表现良好，但OCR识别出现大量错别字
• 低学习率设置下：OCR识别准确率高，但定位能力难以收敛

这种现象揭示了多任务学习中的一个核心矛盾：不同任务对优化参数的需求可能存在显著差异。

技术原理探究

造成这种现象的根本原因在于：

1. 任务特性差异：OCR识别是细粒度分类任务，需要精细的特征提取；而定位任务是回归问题，通常需要更大的参数更新幅度

2. 损失函数尺度：不同任务的损失函数可能处于不同数量级，导致梯度更新幅度不均衡

3. 特征共享冲突：共享的底层特征可能需要同时满足两种不同的优化目标

解决方案建议

1. 多任务学习率调整

可以采用分层学习率策略：

• 为共享层设置基础学习率
• 为OCR专用层设置较低学习率
• 为定位专用层设置较高学习率

2. 损失函数加权

通过实验调整两个任务损失函数的权重比例，使它们的梯度贡献达到平衡。可以尝试：

• 动态调整权重策略
• 基于任务难度自适应加权
• 根据训练进度逐步调整

3. 数据配比优化

调整训练数据中两个任务的样本比例：

• 增加定位困难样本的比例
• 平衡不同难度级别的样本分布
• 考虑课程学习策略，逐步引入困难样本

4. 模型架构改进

考虑以下架构调整：

• 增加任务特定特征提取通道
• 引入注意力机制实现特征自适应共享
• 采用渐进式特征解耦策略

实施建议

在实际项目中，建议采用以下实施路径：

1. 首先固定学习率，通过损失权重调整寻找平衡点
2. 然后尝试分层学习率策略
3. 最后考虑模型架构的针对性优化
4. 持续监控两个任务的验证集表现

总结

多任务学习中的参数平衡是深度学习工程实践中的常见挑战。通过系统性的分析和实验，可以找到适合特定项目需求的最佳配置方案。LLaMA-Factory项目中的这一案例展示了深度学习模型调优的复杂性和解决方案的多样性。