大模型训练调优技巧分享：从超参数设置到收敛速度提升

大模型训练调优技巧分享：从超参数设置到收敛速度提升

在大模型训练过程中，调优往往比架构设计更影响最终效果。我最近在部署一个175B参数的LLM时，踩了几个典型的坑，分享给大家。

超参数设置误区

很多人认为学习率设置得越小越好，但实际测试发现：

# 错误做法 - 过小的学习率
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-6)
# 正确做法 - 合理范围
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)

关键调优策略

1. 学习率预热：

scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
    optimizer, num_warmup_steps=1000, num_training_steps=total_steps
)

2. 梯度裁剪：避免训练不稳定
3. 批量大小调整：根据显存合理设置，不盲目追求大batch

收敛速度优化

• 使用混合精度训练（FP16）
• 启用梯度检查点减少内存占用
• 监控loss曲线，及时调整策略

实际操作中，我通过以上方法将训练收敛时间从原来的2周缩短到3天。经验表明，调优比架构更重要。

建议大家在调优时多记录实验数据，建立自己的调优知识库。