大模型微调中学习率调度策略踩坑指南

大模型微调中学习率调度策略踩坑指南

在大模型微调实践中，学习率调度器的选择和配置往往决定了训练效果的上限。本文将结合实际案例，分享一些常见陷阱和优化方法。

常见问题一：过早衰减导致收敛不充分

from transformers import get_linear_schedule_with_warmup

# 错误示例：衰减过快
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=1000,
    num_training_steps=5000  # 训练步数不足
)

解决方案：根据模型大小和数据集调整，通常需要更长的训练周期。

常见问题二：不合适的warmup策略

# 推荐做法
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=500,  # 根据batch size调整
    num_training_steps=epoch * steps_per_epoch
)

实战建议

1. 渐进式衰减：使用Cosine Annealing或Polynomial衰减
2. 动态调整：基于验证集性能调整学习率
3. 监控指标：关注loss曲线和梯度范数变化

在实际操作中，建议先用小batch size测试不同调度器的效果，再逐步放大规模。