大模型微调中的学习率衰减策略效果评估
在大模型微调过程中，学习率衰减策略对训练效果有着至关重要的影响。本文将通过实验对比几种常见学习率衰减策略的效果，并提供可复现的代码示例。
常见学习率衰减策略
- 线性衰减（Linear Decay）
- 指数衰减（Exponential Decay）
- 余弦衰减（Cosine Decay）
- 分段衰减（Step Decay）
实验设置
我们使用Hugging Face的Transformers库，以BERT模型为例进行微调实验。训练数据为中文新闻分类数据集，训练轮次为3轮。
from transformers import (
AutoTokenizer,
AutoModelForSequenceClassification,
Trainer,
TrainingArguments
)
from torch.optim.lr_scheduler import (
LinearLR,
ExponentialLR,
CosineAnnealingLR
)
# 定义学习率衰减函数
scheduler_type = "cosine" # 可选：linear, exponential, cosine, step
def get_lr_scheduler(optimizer, num_training_steps):
if scheduler_type == "linear":
return LinearLR(optimizer, num_warmup_steps=0.1*num_training_steps)
elif scheduler_type == "exponential":
return ExponentialLR(optimizer, gamma=0.95)
elif scheduler_type == "cosine":
return CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=num_training_steps)
else:
# 分段衰减示例
return torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=1000, gamma=0.5)
实验结果对比
通过在相同数据集上运行不同衰减策略，我们观察到：
- 余弦衰减在收敛速度和最终精度上表现最佳
- 线性衰减稳定性好但收敛较慢
- 指数衰减效果波动较大
- 分段衰减适合特定场景但需要手动调参
可复现步骤
- 准备训练数据集
- 加载预训练模型和分词器
- 定义训练参数并设置学习率衰减策略
- 启动训练并记录结果
- 比较不同策略的验证集准确率
建议在实际项目中根据具体任务特点选择合适的衰减策略，也可结合多种策略进行混合优化。通过持续实验和调优，能够显著提升大模型微调效果。
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