Transformer架构微调时学习率衰减策略踩坑实录

在大模型微调实践中，学习率衰减策略的选择直接影响模型收敛速度和最终性能。本文记录了在Transformer架构微调中踩坑的完整过程。

背景

使用Llama2-7B进行下游任务微调时，发现不同学习率衰减策略对训练稳定性影响巨大。初期采用固定学习率（1e-5）训练，模型收敛缓慢且loss震荡明显。

踩坑过程

1. 固定学习率策略

optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)

训练20个epoch后，loss下降缓慢，且出现明显的震荡。

2. 线性衰减策略

scheduler = LinearLR(optimizer, start_factor=1.0, end_factor=0.1, total_iters=10)

效果依然不理想，收敛速度仍然偏慢。

3. 余弦退火策略

最终采用余弦退火衰减：

scheduler = CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=5, eta_min=1e-6)

该策略使训练更加稳定，loss曲线平滑下降，最终验证集准确率提升显著。

最佳实践建议

在生产环境中，建议结合warmup阶段使用余弦退火：

from transformers import get_cosine_schedule_with_warmup
scheduler = get_cosine_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=1000,
    num_training_steps=total_steps
)

总结

学习率衰减策略需要根据具体任务调整，余弦退火配合warmup是较为稳妥的选择。