模型微调时学习率调整策略
在大模型微调过程中，学习率的合理设置对模型性能至关重要。本文将对比分析几种主流的学习率调整策略，并提供可复现的测试方案。
常见学习率策略对比
1. 固定学习率策略 这是最基础的方法，适用于小规模微调任务。
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)
2. 线性衰减策略 随着训练轮次增加，学习率线性递减：
from transformers import get_linear_schedule_with_warmup
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
optimizer,
num_warmup_steps=100,
num_training_steps=1000
)
3. 余弦衰减策略 更平滑的学习率变化曲线：
from transformers import get_cosine_schedule_with_warmup
scheduler = get_cosine_schedule_with_warmup(
optimizer,
num_warmup_steps=100,
num_training_steps=1000
)
实验验证方法
使用HuggingFace Transformers库进行测试，采用GLUE基准数据集。
复现步骤：
- 准备环境和数据集
- 初始化模型和优化器
- 应用不同学习率策略
- 记录训练损失和验证准确率
- 对比分析结果
安全测试建议
在进行模型安全测试时，建议使用开源工具如transformers的评估模块，避免直接利用漏洞进行攻击。通过对比不同学习率策略对模型鲁棒性的影响，可以为实际部署提供参考。
总结
合理的学习率调整策略能够显著提升微调效果，建议根据具体任务特点选择合适的策略。
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