大模型微调中的学习率策略
在大模型微调过程中，学习率的选择对训练效果和收敛速度具有决定性影响。本文将分享几种常用的策略及其实现方法。
1. 线性衰减策略
这是最基础的策略，适用于大多数场景：
import torch
from torch.optim.lr_scheduler import LinearLR
# 定义优化器
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-5)
# 设置线性衰减
scheduler = LinearLR(optimizer, start_factor=1.0, end_factor=0.1, total_iters=1000)
# 训练循环中更新学习率
for epoch in range(num_epochs):
train(...)
scheduler.step()
2. 分段学习率
针对不同层采用不同学习率，如冻结部分层：
# 为不同层设置不同学习率
param_groups = [
{'params': model.backbone.parameters(), 'lr': 1e-6},
{'params': model.head.parameters(), 'lr': 1e-5}
]
optimizer = torch.optim.Adam(param_groups)
3. 余弦退火策略
更平滑的衰减方式：
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=1000, eta_min=1e-7)
实践建议
- 初期使用较高学习率加速收敛
- 后期降低学习率精细调优
- 建议使用学习率预热避免初期不稳定
在实际应用中，应结合具体任务和数据集调整策略，通过验证集监控性能变化来选择最优方案。
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