在LLaMA2的微调实践中，精度提升往往依赖于精细化的调优策略。本文将分享几种经过验证的调优方案，帮助你在生产环境中实现更好的模型性能。
1. 学习率调度优化
使用余弦退火学习率调度器可显著提升微调效果。通过torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR设置：
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=2e-5)
scheduler = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(optimizer, T_max=epochs)
2. 梯度裁剪与权重衰减
为防止过拟合，建议启用梯度裁剪和L2正则化：
torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0)
optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=2e-5, weight_decay=0.01)
3. 数据增强策略
对训练数据进行回译、同义词替换等操作，可提升模型泛化能力。使用transformers库的pipeline实现：
from transformers import pipeline
augmenter = pipeline("text2text-generation", model="t5-base")
4. 混合精度训练
利用torch.cuda.amp进行混合精度训练，可在保持精度的同时提升训练效率：
scaler = torch.cuda.amp.GradScaler()
with torch.cuda.amp.autocast():
outputs = model(input_ids)
loss = criterion(outputs, labels)
scaler.scale(loss).backward()
这些方案在多个项目中已验证有效，建议根据具体任务调整参数。
讨论