LLaMA2微调时学习率设置不合理问题记录

在LLaMA2模型微调过程中，学习率设置不当常常导致训练不稳定甚至无法收敛。本文记录了一次典型的参数调优过程。

问题描述

使用LLaMA2-7B进行对话指令微调时，发现模型loss波动剧烈，且在几个epoch后开始发散。通过排查发现，初始学习率设置过高是关键原因。

复现步骤

# 原始设置（问题配置）
python train.py \
  --model_name_or_path meta-llama/Llama-2-7b-hf \
  --learning_rate 5e-5 \
  --batch_size 8 \
  --num_epochs 3

解决方案

调整学习率至更合适的范围：

# 推荐配置
python train.py \
  --model_name_or_path meta-llama/Llama-2-7b-hf \
  --learning_rate 1e-5 \
  --batch_size 8 \
  --num_epochs 3

最佳实践建议

1. 对于大模型微调，推荐从1e-5开始尝试
2. 根据batch size动态调整学习率
3. 使用学习率预热策略提升稳定性
4. 定期监控loss变化曲线进行调优

参考资料

• LLaMA官方文档关于微调的建议
• HuggingFace Transformers微调指南