Transformer架构微调中batch size与学习率关系探讨

在开源大模型微调实践中，batch size与学习率的合理设置是影响训练效果的关键因素。本文基于Transformer架构，探讨两者之间的关系并提供可复现的调参指南。

关系分析

在Transformer微调中，batch size和学习率存在反比关系：

• 小batch size：需要更高的学习率以维持梯度更新强度
• 大batch size：可以使用更低的学习率，但需注意梯度消失问题

实验设置

我们基于LLaMA 7B模型，在代码生成任务上进行微调实验。配置如下：

# 基准设置
base_lr = 1e-4
batch_sizes = [1, 2, 4, 8]
epochs = 3

# 学习率调整策略
adjusted_lr = base_lr * (batch_size / 8)

实践建议

1. 初始调参：从batch size=8开始，学习率设为base_lr
2. 逐步调整：按2倍递增batch size，相应降低学习率
3. 验证集监控：记录loss变化趋势，避免过拟合

最佳实践

# PyTorch训练代码示例
for epoch in range(epochs):
    for batch in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(**batch)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()
        scheduler.step()  # 学习率调度器

通过以上方法，可在不同硬件条件下找到最优的batch size与学习率组合。