LoRA微调-挑战（3）-过拟合

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• • 解释：
• 过拟合的解决

过拟合不是“没学好”，而是“学得太具体，泛化不好”。

“在 LoRA 微调中，过拟合通常表现为训练 loss 很快下降，训练集指标很好，但在验证集或新数据上明显下降。
在判断前需要先排除数据质量问题，比如标注不一致或噪声过大。如果在数据质量可控的情况下，训练和验证之间仍然存在明显性能差距，这才是典型的过拟合。”

解释：

训练 loss 很快下降“训练 loss 很快下降”指的是：在很少的训练步数内，模型就把训练集拟合得非常好，
而不是指“训练跑得快”或“程序很快结束”。
训练集指标很好，但在验证集或新数据上明显下降：训练集和验证集之间存在明显 gap，就是说训练集准确度挺好，但是验证的时候准确度不怎么行

过拟合的解决

多样化训练集 → 避免 LoRA 只记住少量话术

加入 通用语料 或 时间切分验证集 → 提升泛化能力

Dropout / weight decay → 减少过拟合