开源大模型训练中的超参数优化策略踩坑总结
在开源大模型微调实践中，超参数优化往往是最容易被忽视却又至关重要的环节。本文记录了在实际项目中踩过的几个典型坑位，希望能为同为ML工程师的你提供一些参考。
1. 学习率设置不当导致训练不稳定
我曾遇到一个典型的例子：使用Adam优化器时，初始学习率设为3e-4，但模型在前几个epoch就出现剧烈震荡，loss值飙升。后来通过学习率预热+余弦衰减策略才逐步稳定。
from transformers import get_cosine_schedule_with_warmup
# 设置warmup和衰减
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=3e-4)
cosine_scheduler = get_cosine_schedule_with_warmup(
optimizer, num_warmup_steps=1000, num_training_steps=total_steps
)
2. batch size选择过于激进
在资源有限的情况下，我尝试将batch size设置得过大（如512），结果导致显存溢出。通过逐步减小batch size并配合gradient accumulation来解决。
# 梯度累积示例
for step, batch in enumerate(dataloader):
outputs = model(**batch)
loss = outputs.loss / gradient_accumulation_steps
loss.backward()
if (step + 1) % gradient_accumulation_steps == 0:
optimizer.step()
scheduler.step()
optimizer.zero_grad()
3. weight decay参数设置错误
最初为了防止过拟合，将weight decay设为0.1，结果模型欠拟合严重。通过调整至0.01后模型表现明显提升。
建议使用网格搜索或贝叶斯优化方法寻找最优超参数组合，避免盲目调参。
注意：本总结基于Transformer架构模型，具体参数需根据任务和数据集特征调整。
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