大模型微调中optimizer momentum与学习率调优对比

在大模型微调实践中，optimizer momentum与学习率的协同调优对训练稳定性与收敛速度影响显著。以下为实际调优经验总结：

实验环境设置

• 模型：LLaMA-7B，分布式训练（8卡A100）
• 优化器：AdamW
• 基准学习率：1e-5

调优策略对比

1. Momentum调优实验

   • 固定学习率1e-5，调整momentum参数
   • 实验结果：momentum=0.9时收敛最快，0.95时训练不稳定

2. 学习率调优实验

   • 固定momentum=0.9，调整学习率
   • 实验结果：学习率1e-5时损失下降稳定，1e-4时出现震荡

可复现步骤

# 调优代码示例
optimizer = AdamW(model.parameters(), 
                   lr=1e-5,  # 建议起始点
                   betas=(0.9, 0.999),  # momentum调优
                   weight_decay=0.1)

# 学习率调度器
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(
    optimizer, T_max=epochs)

关键发现

• momentum过高（>0.95）导致训练震荡，建议控制在0.85-0.95范围
• 学习率过高（>1e-4）会破坏模型收敛，建议从1e-5开始
• 两参数配合使用时，先固定一个参数调优另一个

此经验适用于大模型微调场景，建议结合具体数据集进行验证。