Analyzing the Effect of Noise in LLM Fine-tuning

📄 arXiv: 2604.12469v1 📥 PDF

作者: Lingfang Li, Procheta Sen

分类: cs.LG

发布日期: 2026-04-14

💡 一句话要点

研究噪声对LLM微调的影响：揭示不同噪声类型对模型学习动态的影响

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 微调 噪声 鲁棒性 表示学习 注意力机制 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 现有研究较少关注不同类型噪声对LLM微调内部学习动态的影响，缺乏对噪声传播机制的深入理解。
  2. 通过引入受控的标签、语法和拼写噪声，系统研究噪声对不同LLM在不同NLP任务上的影响。
  3. 实验表明标签噪声导致性能显著下降，而语法和拼写噪声有时能带来正则化效果，噪声影响主要集中在任务特定层。

📝 摘要（中文）

微调是将预训练大语言模型（LLMs）适配到下游NLP任务的主流范式。实践中，微调数据集可能包含各种形式的噪声，例如标注错误、预处理伪影或自动数据收集。虽然先前的工作主要集中在设计鲁棒的学习算法来减轻噪声条件下的性能下降，但关于不同类型的噪声如何影响LLMs在微调期间的内部学习动态知之甚少。本文系统地研究了噪声对三个预训练模型系列（GPT-2、Qwen2和Llama-2）和三个不同的NLP任务的模型行为的影响。我们引入了对应于三种常见真实世界噪声类型的受控扰动：标签噪声、语法噪声和拼写噪声。除了任务级别的性能之外，我们还分析了逐层表示变化和注意力模式，以了解噪声如何在网络中传播。结果表明，破坏标签（即标签噪声）始终会导致最大的性能下降，而语法噪声和拼写噪声有时会产生轻微的正则化益处。我们进一步发现，噪声影响主要局限于特定于任务的层，而注意力结构保持相对稳定。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在研究在LLM微调过程中，不同类型的噪声（标签噪声、语法噪声和拼写噪声）对模型性能和内部学习动态的影响。现有方法主要关注设计鲁棒算法来减轻噪声带来的性能下降，但缺乏对噪声如何影响模型内部表示和注意力机制的深入理解。

核心思路：论文的核心思路是通过系统地引入不同类型的受控噪声，并分析模型在任务性能、层级表示变化和注意力模式上的表现，从而揭示噪声对LLM微调过程的影响。通过对比不同噪声类型的影响，可以更好地理解LLM对噪声的鲁棒性，并为设计更有效的噪声处理方法提供指导。

技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 选择三个预训练LLM系列（GPT-2、Qwen2和Llama-2）和三个不同的NLP任务；2) 引入三种受控噪声类型（标签噪声、语法噪声和拼写噪声）；3) 对微调后的模型进行评估，包括任务级别的性能、层级表示变化和注意力模式分析；4) 对实验结果进行分析，总结不同噪声类型对模型的影响。

关键创新：论文的关键创新在于系统性地研究了不同类型的噪声对LLM微调过程的影响，并从模型内部表示和注意力模式的角度分析了噪声的传播机制。这为理解LLM的鲁棒性和设计更有效的噪声处理方法提供了新的视角。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 精心设计的噪声引入方法，确保噪声的可控性和真实性；2) 多样化的模型和任务选择，保证实验结果的泛化性；3) 细致的层级表示变化和注意力模式分析，深入理解噪声对模型内部学习动态的影响。具体的噪声注入方法和比例、以及模型微调的超参数设置等细节在论文中应该有详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，标签噪声对模型性能的影响最大，而语法噪声和拼写噪声有时可以起到轻微的正则化作用。噪声的影响主要集中在任务特定的层，而注意力结构相对稳定。具体的性能下降幅度或正则化提升效果，以及不同模型和任务上的差异，需要在论文中查找具体数据（未知）。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于提升LLM在噪声数据环境下的微调效果，例如在数据标注质量不高或数据采集过程中存在噪声的情况下，可以指导模型训练策略的选择，提高模型在实际应用中的鲁棒性和泛化能力。此外，该研究也有助于理解LLM的内部工作机制，为模型优化和改进提供理论基础。

📄 摘要（原文）

Fine-tuning is the dominant paradigm for adapting pretrained large language models (LLMs) to downstream NLP tasks. In practice, fine-tuning datasets may contain various forms of noise arising from annotation errors, preprocessing artifacts, or automated data collection. While prior work has focused on designing robust learning algorithms to mitigate performance degradation under noisy conditions, comparatively little is known about how different types of noise affect the internal learning dynamics of LLMs during fine-tuning. In this work, we systematically study the impact of noise on model behavior across three pretrained model families (GPT-2, Qwen2 and Llama-2) and three diverse NLP tasks. We introduce controlled perturbations corresponding to three common real-world noise types: label noise, grammatical noise, and typographical noise. Beyond task-level performance, we analyze layer-wise representation changes and attention patterns to understand how noise propagates through the network. Our results show that corrupting labels (i.e. label noise) consistently causes the largest performance degradation, whereas grammatical noise and typographical noise can occasionally yield mild regularization benefits. We further find that noise effects are localized primarily to task-specific layers, while attention structures remain comparatively stable.