在LLaMA2微调过程中，优化器参数设置是影响训练效果的关键环节。本文将通过对比不同优化器配置，分享踩坑经验与最佳实践。
问题背景
在使用HuggingFace Transformers微调LLaMA2时，我们发现优化器参数设置不当会导致训练不稳定、收敛缓慢甚至训练失败。特别是学习率调度策略和权重衰减参数的设置，直接影响模型性能。
实际测试对比
我们分别测试了AdamW和Adam两种优化器配置：
# 配置1：默认参数
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=2e-5)
# 配置2：调整权重衰减
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=2e-5, weight_decay=0.1)
# 配置3：精细学习率调度
from transformers import get_linear_schedule_with_warmup
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=2e-5, weight_decay=0.01)
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
optimizer,
num_warmup_steps=100,
num_training_steps=total_steps
)
踩坑总结
通过多轮实验发现，对于LLaMA2模型：
- 权重衰减建议设置为0.01或0.05
- 学习率从2e-5开始尝试
- 建议使用warmup策略避免初始训练不稳定
最佳实践
在生产环境中，建议采用以下配置：
optimizer = AdamW(
model.parameters(),
lr=2e-5,
weight_decay=0.01,
eps=1e-8
)
此配置在多个数据集上表现稳定，收敛速度较快。
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