在开源大模型微调过程中，超参数调优是决定微调效果的关键环节。本文将通过实际案例分享在微调过程中遇到的超参数调优踩坑经历，并提供可复现的调优策略。
踩坑经历：学习率设置不当导致训练不稳定
在使用Llama2进行金融文本分类微调时，最初设置的学习率为1e-5。结果发现模型训练初期loss波动剧烈，且收敛速度缓慢。通过查阅资料和社区讨论，我们意识到可能是学习率设置过低，导致模型难以有效学习。
可复现步骤：
- 使用HuggingFace Transformers库加载预训练模型
- 设置初始学习率为1e-5
- 训练5个epoch后观察loss变化
- 发现loss震荡且收敛缓慢
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b-hf", num_labels=2)
training_args = TrainingArguments(
output_dir="./results",
learning_rate=1e-5, # 初始设置
num_train_epochs=5,
per_device_train_batch_size=4,
per_device_eval_batch_size=4,
)
调优策略：学习率预热 + 线性衰减
我们采用学习率预热策略，将初始学习率提升至3e-5，并配合线性衰减策略。经过多次实验发现，该设置在保持训练稳定性的同时显著提升了收敛速度。
最佳实践总结：
- 使用学习率预热机制避免训练初期不稳定
- 采用学习率衰减策略提升模型性能
- 实验记录关键参数变化，便于复现和优化
通过以上调优策略，微调后的模型在验证集上的准确率提升了约3%。建议在实际项目中根据具体任务调整超参数设置。
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