微调过程中学习率调度策略探讨
在大模型微调实践中，学习率调度策略直接影响训练效果和收敛速度。本文基于实际踩坑经验，分享几种常见调度策略的使用场景与配置方法。
常见调度策略对比
1. 线性衰减（Linear Decay） 这是最基础的策略，适用于大多数场景：
from transformers import get_linear_schedule_with_warmup
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
optimizer,
num_warmup_steps=1000,
num_training_steps=total_steps
)
2. 余弦退火（Cosine Annealing） 对于需要更平滑学习率变化的场景：
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=total_epochs)
3. 分段常数（Step Decay） 适用于需要在特定epoch降低学习率的情况：
from torch.optim.lr_scheduler import StepLR
scheduler = StepLR(optimizer, step_size=5, gamma=0.5)
实战建议
- Warmup阶段：建议设置1000-2000步的warmup，避免初始梯度不稳定
- 衰减策略：线性衰减适合快速收敛，余弦退火适合精细调优
- 监控指标：关注loss曲线和验证集性能，及时调整调度参数
避坑指南
- 不要盲目使用默认学习率设置
- 调度器要与优化器配合使用，避免冲突
- 小批量训练时需要适当调整调度策略
通过合理选择调度策略，可以显著提升微调效率和最终模型质量。
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