大模型微调中的学习率调整技巧

在大模型微调过程中，学习率的调整是决定训练效果的关键因素之一。本文将分享几种实用的学习率调整技巧，帮助你在大模型微调中获得更优的性能表现。

学习率调度策略

1. 线性衰减策略

这是最基础也是最常用的策略。在训练初期使用较高学习率，然后线性递减到0。

from transformers import get_linear_schedule_with_warmup

# 设置参数
num_training_steps = len(train_dataloader) * num_epochs
num_warmup_steps = int(num_training_steps * 0.1)

# 创建调度器
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
    optimizer=optimizer,
    num_warmup_steps=num_warmup_steps,
    num_training_steps=num_training_steps
)

2. 余弦退火策略

相比线性衰减，余弦退火能提供更平滑的学习率变化。

from transformers import get_cosine_schedule_with_warmup

scheduler = get_cosine_schedule_with_warmup(
    optimizer=optimizer,
    num_warmup_steps=num_warmup_steps,
    num_training_steps=num_training_steps
)

3. 分段学习率

针对不同训练阶段采用不同的学习率策略，比如预热后使用较低的学习率。

# 预热阶段
warmup_scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
    optimizer=optimizer,
    num_warmup_steps=500,
    num_training_steps=10000
)

# 后续阶段
constant_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.ConstantLR(optimizer, factor=1.0, total_iters=9500)

# 组合使用
schedulers = [warmup_scheduler, constant_scheduler]

实践建议

1. 预热阶段：通常设置为总训练步数的5-10%，避免训练初期的不稳定。
2. 初始学习率选择：对于大模型，可从 1e-4 到 1e-5 开始尝试。
3. 监控指标：实时关注验证集上的损失和准确率变化，及时调整。

这些技巧在实际项目中可复现，建议根据具体任务和数据集特点灵活调整。