大模型微调中的梯度更新策略

大模型微调中的梯度更新策略

在大模型微调过程中，合理的梯度更新策略对训练效果和收敛速度具有重要影响。本文将介绍几种常用的梯度更新策略，并提供可复现的代码示例。

1. 学习率调度策略

学习率是影响梯度更新的关键参数。常见的学习率调度策略包括线性衰减和余弦退火：

import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler

# 线性衰减
scheduler = lr_scheduler.LinearLR(optimizer, start_factor=1.0, end_factor=0.1, total_iters=1000)

# 余弦退火
scheduler = lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs)

2. 梯度裁剪策略

为防止梯度爆炸，通常需要进行梯度裁剪：

torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)

3. 动量优化器选择

使用AdamW优化器配合动量项：

optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5, betas=(0.9, 0.999), weight_decay=0.01)

实践建议

• 在微调初期使用较高学习率快速收敛
• 后期降低学习率以精细调整参数
• 结合验证集监控训练过程，避免过拟合

这些策略可根据具体任务进行组合使用，建议在实际应用中多做实验对比效果。