LLaMA微调时学习率设置不当导致的问题记录

在LLaMA模型微调过程中，学习率设置不当常常导致训练不稳定甚至训练失败。最近在实践过程中遇到了这样的问题：模型loss震荡剧烈，甚至出现nan值。

问题现象 使用默认的learning_rate=1e-4进行微调时，训练初期loss下降很快，但随后开始剧烈震荡，并在几个epoch后出现loss为NaN的情况。

排查过程 通过调试发现，当学习率设置过大会导致梯度爆炸。解决方法是调整学习率调度策略和使用梯度裁剪。

解决方案

1. 降低初始学习率至3e-5，并配合线性衰减
2. 添加梯度裁剪：max_grad_norm=1.0
3. 使用warmup阶段防止初期训练不稳定

可复现代码片段:

from transformers import Trainer, TrainingArguments

testing_args = TrainingArguments(
    output_dir="./llama-finetune",
    learning_rate=3e-5,
    warmup_steps=1000,
    gradient_clip_norm=1.0,
    # 其他参数...
)

经验总结 对于LLaMA等大模型微调，学习率设置至关重要。建议从低学习率开始尝试，并结合warmup和gradient clipping来保证训练稳定性。