Transformer模型训练中的优化器调优
在大模型训练中，优化器的选择和调优对训练效果和收敛速度至关重要。本文将分享几种常见的优化器调优策略和可复现的实践方法。
1. 常见优化器对比
import torch.optim as optim
from transformers import AdamW, Adafactor
# AdamW优化器
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5, eps=1e-8)
# Adafactor优化器（适合大模型）
optimizer = Adafactor(model.parameters(),
lr=1e-3,
relative_step=False,
warmup_init=False)
2. 学习率调度策略
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR, ReduceLROnPlateau
# 余弦退火调度器
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs)
# 早停策略
scheduler = ReduceLROnPlateau(optimizer, mode='min', patience=3)
3. 关键调优参数
- 学习率：从1e-4到5e-5范围尝试，大模型通常使用较小学习率
- 权重衰减：一般设置为0.01或0.1
- 梯度裁剪：
torch.nn.utils.clip_grad_norm_防止梯度爆炸
4. 实际调优建议
建议在验证集上测试不同优化器配置，记录收敛曲线和最终性能指标。对于大模型训练，推荐优先尝试Adafactor优化器。
参考资源
- Hugging Face Transformers文档
- PyTorch官方优化器指南
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