在大模型微调实践中，学习率warmup策略对收敛速度的影响一直是性能调优的核心议题。本文通过对比实验，深入分析了不同warmup策略对训练效率的差异化影响。
实验设置 我们使用Llama2-7B模型，在16卡A100集群上进行微调。数据集为经过清洗的英文指令数据集，batch size设定为64。主要对比三种warmup策略：
- 线性warmup（Linear Warmup）：学习率从0线性增长到目标值，持续epoch数为总训练epoch的10%。
- 余弦warmup（Cosine Warmup）：学习率按照余弦函数增长至目标值。
- 无warmup策略：直接使用目标学习率进行训练。
关键实验步骤
# warmup策略配置示例
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)
# 线性warmup
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.LinearLR(optimizer,
start_factor=1e-4,
total_iters=1000) # 前1000步warmup
# 余弦warmup
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer,
T_max=total_steps)
实验结果对比 我们记录了各策略下训练过程中的loss变化和收敛epoch数。结果显示：
- 线性warmup在前20个epoch内表现稳定，但后期收敛速度略慢于余弦warmup；
- 余弦warmup在前15个epoch内能快速提升学习率，显著提升了初始阶段的收敛速度；
- 无warmup策略虽然初期训练较快，但在中后期容易出现梯度震荡，最终收敛不稳定。
调优建议 对于资源充足且追求稳定性的场景，推荐使用余弦warmup；若需快速验证模型效果，可先尝试线性warmup。在实际部署时，建议结合具体任务调整warmup步数，通常控制在总训练步数的5%-15%区间内。
复现提示 为确保实验结果一致性，请统一使用相同的数据预处理流程和相同的硬件环境配置。
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