模型微调时学习率设置技巧

在大模型微调过程中，学习率的设置直接影响模型收敛速度和最终性能。本文将分享一些实用的学习率设置技巧，帮助安全工程师更好地进行模型训练。

学习率设置原则

1. 学习率衰减策略

合理的学习率衰减能有效避免过拟合问题。常用的衰减策略包括：

import torch.optim.lr_scheduler as lr_scheduler

# StepLR衰减
scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1)

# CosineAnnealingLR衰减
scheduler = lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=100)

2. 自适应学习率调整

根据训练过程中的损失变化动态调整学习率：

# 使用ReduceLROnPlateau
scheduler = lr_scheduler.ReduceLROnPlateau(
    optimizer, mode='min', factor=0.5, patience=5, verbose=True
)

3. 学习率预热机制

对于大模型训练，建议使用学习率预热：

# 线性预热
def get_linear_schedule_with_warmup(optimizer, num_warmup_steps, num_training_steps):
    def lr_lambda(current_step):
        if current_step < num_warmup_steps:
            return float(current_step) / float(max(1, num_warmup_steps))
        return max(0.0, float(num_training_steps - current_step) / 
                   float(max(1, num_training_steps - num_warmup_steps)))
    )
    return lr_lambda

实践建议

• 初始学习率可从1e-5开始尝试
• 观察验证集损失曲线调整衰减策略
• 结合模型安全测试工具监控训练过程

这些技巧有助于在保证模型安全性的同时，提升微调效率。