参数调优经验：微调过程中学习率设置的最佳实践

在LLM微调实践中，学习率设置是影响模型性能的关键参数。本文将分享基于LoRA和Adapter微调方案的参数调优经验。

基础设置 在使用LoRA微调时，建议初始学习率从1e-4开始尝试，对于Adapter方法可设为5e-5。以HuggingFace Transformers库为例：

from transformers import TrainingArguments
training_args = TrainingArguments(
    learning_rate=1e-4,  # LoRA推荐值
    per_device_train_batch_size=4,
    num_train_epochs=3,
    logging_dir='./logs',
)

调优策略

1. 分层学习率：对于LoRA，可对不同层数设置不同学习率，如低层0.5e-4，高层1e-4
2. warmup机制：建议使用线性warmup，比例为总steps的10%
3. 衰减策略：采用余弦退火或指数衰减

具体步骤

1. 从预设值开始训练5个epoch观察loss变化
2. 若loss下降缓慢，逐步增加到1e-3
3. 若出现过拟合，降低至1e-5

Adapter微调特别注意：由于Adapter层参数较少，建议使用较小的学习率（1e-5-5e-5）配合更长的训练时间。

验证方法：在验证集上观察loss和BLEU分数变化，避免过拟合。