Qwen微调时学习率设置不当导致的问题

Qwen微调时学习率设置不当导致的问题

在使用Qwen进行模型微调的过程中，我们遇到了一个典型问题：学习率设置不当导致训练不稳定甚至失败。本文将复现该问题并分享最佳实践。

问题现象

在使用如下代码进行微调时，模型训练初期loss下降很快，但很快出现剧烈震荡，最终无法收敛：

from transformers import QwenForCausalLM, QwenTokenizer
from transformers import Trainer, TrainingArguments

model = QwenForCausalLM.from_pretrained("Qwen/Qwen-7B")
trainer = Trainer(
    model=model,
    args=TrainingArguments(
        output_dir="./qwen-finetune",
        learning_rate=1e-3,  # 问题点：学习率过高
        per_device_train_batch_size=4,
        num_train_epochs=1,
        logging_steps=10,
    ),
    train_dataset=train_dataset,
)
trainer.train()

根本原因

• 学习率过高（如1e-3）导致优化器在参数空间中跳跃过大，无法稳定收敛
• 训练早期损失下降过快，后续训练陷入震荡，loss值剧烈波动

解决方案

调整学习率至合理范围：

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=TrainingArguments(
        output_dir="./qwen-finetune",
        learning_rate=1e-5,  # 推荐值：1e-5 ~ 5e-6
        per_device_train_batch_size=4,
        num_train_epochs=1,
        logging_steps=10,
    ),
    train_dataset=train_dataset,
)

最佳实践建议

1. 学习率搜索：使用LearningRateFinder进行学习率扫描
2. Warmup策略：添加warmup steps避免初始震荡
3. 分层学习率：对不同层设置不同学习率，如冻结部分参数

该问题在社区中较为常见，建议在微调前先进行学习率调试，确保训练稳定。