在LLM微调过程中，学习率的动态调整是影响模型收敛速度和最终性能的关键因素。本文将对比分析几种参数优化策略，并提供可复现的LoRA微调方案。
1. 固定学习率 vs 动态学习率
固定学习率虽然简单易实现，但在实际应用中效果有限。以LoRA微调为例，固定学习率0.001在训练初期可能过快导致梯度爆炸，后期又过慢难以收敛。
# 固定学习率设置
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=0.001)
2. 线性衰减策略
推荐使用线性衰减策略，在训练过程中逐步降低学习率：
from transformers import get_linear_schedule_with_warmup
# 设置warmup和总步数
total_steps = len(train_dataloader) * epochs
warmup_steps = int(total_steps * 0.1)
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
optimizer,
num_warmup_steps=warmup_steps,
num_training_steps=total_steps
)
3. 自适应学习率调整
结合Adapter微调时，可以针对不同模块采用不同学习率：
# 分别为LoRA和其他参数设置不同学习率
optimizer = AdamW([
{'params': model.lora_parameters(), 'lr': 1e-4},
{'params': model.other_parameters(), 'lr': 1e-5}
])
4. 实践建议
- 初始学习率建议从1e-4开始尝试
- 使用warmup机制避免训练初期不稳定
- 结合验证集监控loss变化，及时调整策略
- LoRA微调时可适当提高LoRA层的学习率
这种动态调整策略在实际项目中能显著提升微调效率和模型性能。
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