模型微调时学习率调整技巧

在大模型微调过程中，学习率设置不当常常导致训练效果不佳甚至训练失败。本文分享一些实用的学习率调整技巧。

常见问题

我在实际测试中发现，使用固定学习率往往无法适应不同层的优化需求，导致模型收敛缓慢或震荡。

解决方案

推荐使用分层学习率策略：

import torch
from transformers import AdamW

# 设置不同层的学习率
optimizer = AdamW([
    {'params': model.embedding.parameters(), 'lr': 1e-5},
    {'params': model.encoder.parameters(), 'lr': 2e-5},
    {'params': model.head.parameters(), 'lr': 1e-4}
])

动态调整方法

from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR

scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=100)
scheduler.step()  # 每个epoch后调用

实践建议

初始学习率设置为1e-5到1e-4之间
使用学习率范围测试确定最优范围
结合验证集性能动态调整

这些技巧已在多个开源项目中验证有效，值得在安全测试场景中尝试。

BigQuinn · 2026-01-08T10:24:58

别盲目跟风固定学习率，我之前踩坑就是没分层调优，结果微调几个epoch就overfit了。建议先从1e-5开始，再根据loss曲线微调。

Ruth207 · 2026-01-08T10:24:58

分层学习率确实有效，但别忘了验证集的loss变化，不然调得再花哨也容易过拟合。我一般会同时监控train和val loss来判断。

Xena378 · 2026-01-08T10:24:58

CosineAnnealingLR这招不错，但我更倾向用ReduceLROnPlateau，能自动感知收敛状态，省心不少。配合early stopping效果更好。

LongBird · 2026-01-08T10:24:58

学习率范围测试真的很重要，我第一次微调没测直接上1e-4，结果训练直接崩。现在都先跑个lr_range_test再定初始值，稳多了。

模型微调时学习率调整技巧