大模型微调中的学习率衰减策略踩坑记录
最近在做大模型微调项目时，遇到了一个让我头疼的学习率衰减问题。一开始按照常规的线性衰减策略，结果训练效果惨不忍睹。
问题复现
我使用的是Llama2-7B模型，在下游任务上进行微调。最初设置:
initial_lr = 3e-5
scheduler = LinearLR(optimizer, initial_lr=3e-5, total_iters=1000)
结果训练loss居高不下，甚至出现了梯度爆炸。
踩坑过程
后来发现主要问题在于：
- 学习率过高：3e-5对于大模型来说初始值太大了
- 衰减方式不当：线性衰减太快，没有给模型充分适应时间
- 未考虑warmup机制：直接从高学习率开始，容易震荡
解决方案
最终采用了以下配置:
# 配置warmup
warmup_steps = 100
# 使用cosine衰减
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=500, eta_min=1e-6)
# 自定义策略
if step < warmup_steps:
lr = initial_lr * (step / warmup_steps)
else:
lr = initial_lr * (1 + math.cos(math.pi * (step - warmup_steps) / (total_steps - warmup_steps))) / 2
实际效果
使用上述策略后，loss收敛稳定，最终F1得分提升了8%。
建议大家在大模型微调时：
- 初始学习率从1e-5开始尝试
- 加入warmup阶段
- 考虑cosine衰减而非线性衰减
#大模型 #微调技巧 #学习率调度
讨论