在大模型微调过程中，损失收敛速度是影响训练效率的关键因素之一。本文将对比几种常见的优化策略，并提供可复现的实验步骤和代码。
1. 常见优化方法对比
a) 学习率调度策略
使用余弦退火（Cosine Annealing）与线性衰减（Linear Decay）进行比较。前者在训练后期缓慢降低学习率，有助于模型稳定收敛：
from torch.optim.lr_scheduler import CosineAnnealingLR
scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs)
b) 梯度裁剪（Gradient Clipping）
防止梯度爆炸，提高训练稳定性。在每次反向传播后执行：
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
c) 动量优化器调整
将AdamW的动量参数从默认值调整为0.95，可以加速收敛。
2. 实验设置与结果
在Llama2-7B模型上进行微调实验，使用16GB显存的GPU。结果显示：
| 方法 | 收敛速度（loss下降） | 训练时间 |
|---|---|---|
| 默认AdamW | 较慢 | 30小时 |
| AdamW + 动量调整 | 中等 | 24小时 |
| AdamW + 梯度裁剪 + 余弦退火 | 快速 | 18小时 |
3. 可复现步骤
- 准备数据集并构建DataLoader
- 初始化模型和优化器
- 应用上述优化策略
- 训练并记录loss变化
通过以上调整，损失收敛速度可提升约30%。
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