在使用 Qwen 进行微调时，batch size 的设置对模型收敛有着至关重要的影响。如果 batch size 设置不当，可能会导致训练过程不稳定、损失函数震荡甚至无法收敛。本文将通过一个具体案例来说明这个问题，并提供可复现的解决方案。
问题现象
在某次使用 Qwen 模型进行指令微调时，我们设置了较大的 batch size（例如 64）以期加快训练速度。然而，在训练初期损失值下降明显后，随后出现了剧烈波动甚至发散的情况。这种行为表明模型未能稳定收敛。
原因分析
出现该问题的主要原因是：
- 梯度估计不准确：较大的 batch size 虽然可以减少梯度噪声，但同时也会增加每次更新的计算负担，特别是在 GPU 显存有限的情况下，可能间接导致梯度计算不稳定。
- 学习率适配性差：当 batch size 增大时，通常需要相应地调整学习率以保持优化过程稳定。若未做相应调整，则可能导致训练不稳定。
- 内存溢出风险：虽然本例中未出现显存溢出，但在极端情况下，过大的 batch size 会导致 GPU 内存不足而中断训练。
解决方案与复现步骤
为解决上述问题，我们采取以下措施进行调整：
步骤一：降低 batch size
将原始的 per_device_train_batch_size=64 调整为更小值如 32 或更低，比如 16。
步骤二：调整学习率
根据 batch size 的变化，适当降低初始学习率。例如从默认的 5e-5 降至 2e-5 或更低。
示例代码片段（使用 Hugging Face Transformers）
from transformers import TrainingArguments, Trainer
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./qwen_finetuned",
per_device_train_batch_size=16, # 减小 batch size
learning_rate=2e-5, # 调整学习率
num_train_epochs=3,
logging_steps=10,
save_steps=100,
)
trainer = Trainer(
model=model,
args=training_args,
train_dataset=train_dataset,
)
trainer.train()
通过上述方法，我们成功解决了因 batch size 设置不当导致的训练不稳定问题，并实现了良好的模型收敛效果。
总结
在进行大模型微调时，务必关注 batch size 与学习率之间的平衡。尤其是在生产环境中部署模型前，应充分测试不同配置下的训练稳定性，确保最终模型的质量和可靠性。
讨论