Transformer模型训练中的优化器选择策略

Transformer模型训练中的优化器选择策略

在大模型训练中，优化器的选择直接影响训练效率和最终性能。本文将从实践角度探讨不同优化器的适用场景及配置方法。

常见优化器对比

Adam优化器是目前最常用的优化器，其自适应学习率特性适合大多数场景。但对大模型训练可能存在内存占用高、收敛慢的问题：

from transformers import AdamW
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5, eps=1e-8)

AdamW优化器在Adam基础上加入了权重衰减，更适合大模型训练：

from transformers import AdamW
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-4, weight_decay=0.01)

LAMB优化器专为大模型设计，在保持高学习率的同时减少内存消耗，适合大规模分布式训练：

from transformers import Lamb
optimizer = Lamb(model.parameters(), lr=1e-3, weight_decay=0.01)

实际配置建议

1. 小规模模型（<1B参数）：使用AdamW，学习率5e-5
2. 中等规模模型（1B-10B参数）：优先尝试AdamW或LAMB
3. 大规模模型（>10B参数）：推荐LAMB优化器，学习率设置为1e-3~3e-4

优化器调优步骤

1. 选择基础优化器
2. 根据batch size调整学习率
3. 监控训练loss和验证集性能
4. 根据收敛情况微调参数

通过合理选择优化器，可显著提升训练效率，建议在实际项目中多做实验对比。