Transformer架构微调中优化器参数配置经验分享

在Transformer架构微调过程中，优化器参数配置对模型收敛速度和最终性能有着至关重要的影响。本文将结合实际项目经验，分享一套可复现的优化器调参策略。

核心配置建议

对于大多数Transformer微调任务，推荐使用AdamW优化器，配置如下：

optimizer = torch.optim.AdamW(
    model.parameters(),
    lr=5e-5,  # 学习率
    betas=(0.9, 0.999),  # Adam beta参数
    eps=1e-8,  # 数值稳定性epsilon
    weight_decay=0.01   # 权重衰减
)

学习率调度策略

建议采用线性退火（Linear Warmup）策略：

from transformers import get_linear_schedule_with_warmup

scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
    optimizer,
    num_warmup_steps=1000,
    num_training_steps=total_steps
)

实践建议

1. 初始学习率：对于小模型（<1B参数），可尝试5e-5；大模型可使用2e-5
2. 权重衰减：通常设置为0.01或0.02
3. warmup步数：建议占总训练步数的10-20%

性能监控

建议在训练过程中监控梯度范数，避免梯度爆炸问题。

这套配置已在多个开源模型微调项目中验证有效，可根据具体任务调整初始参数。