开源模型微调过程中学习率设置经验分享

开源模型微调过程中学习率设置经验分享

在参与开源大模型安全与隐私保护研究的过程中，我们发现学习率设置对模型微调效果具有决定性影响。本文将分享一些实用的经验和可复现的设置方法。

学习率设置的关键考量

对于大模型微调，我们通常建议从以下策略开始：

1. 初始学习率选择：基于模型预训练时的学习率进行缩放，一般设置为1e-5到1e-4之间。以LLaMA模型为例，可以先尝试1e-5作为起点。

2. 学习率调度策略：使用余弦退火或线性衰减。代码示例：

from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs)

实际测试验证

我们使用HuggingFace Transformers库对开源模型进行微调实验：

# 设置不同学习率进行对比实验
learning_rates = [1e-5, 5e-5, 1e-4]
for lr in learning_rates:
    optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=lr)
    # 训练过程...

安全测试建议

在进行学习率测试时，我们建议：

1. 保留原始模型备份
2. 使用小样本数据集验证
3. 记录每次实验的参数配置
4. 避免使用未经验证的高风险设置

通过这些方法，我们可以安全地探索最优的学习率配置，同时确保不会对模型造成不可逆影响。