LLaMA微调时学习率调度策略优化经验分享
最近在为LLaMA模型进行微调时，踩了不少坑，特此记录下学习率调度策略的优化过程，希望能帮助到同样在做LLaMA微调的朋友们。
问题背景
使用LLaMA-7B在自己的数据集上进行微调时，发现模型训练初期loss下降缓慢，后期甚至出现震荡。经过排查，初步怀疑是学习率设置不合理导致。
初步尝试
最初采用的是固定学习率 1e-5，但效果不佳，loss收敛缓慢。接着尝试了线性衰减策略：
from transformers import get_linear_schedule_with_warmup
scheduler = get_linear_schedule_with_warmup(
optimizer,
num_warmup_steps=1000,
num_training_steps=total_steps
)
但仍然效果一般。
优化方案
最终采用cosine_with_restarts策略，并结合warmup机制：
from transformers import get_cosine_with_hard_restarts_schedule_with_warmup
scheduler = get_cosine_with_hard_restarts_schedule_with_warmup(
optimizer,
num_warmup_steps=500,
num_training_steps=total_steps,
num_cycles=3
)
实践建议
- warmup步数设置：一般设为总步数的1-5%，避免初期不稳定。
- 学习率范围：建议从
1e-4到5e-5之间调整，视数据集大小而定。 - 观察指标：loss曲线应呈现平滑下降趋势，避免震荡。
总结
通过合理设置学习率调度策略，模型收敛速度和最终效果都有明显提升。在实际部署时，建议记录不同策略下的训练曲线，以供后续复用。
本方案基于HuggingFace Transformers库实现，适用于LLaMA系列模型微调场景。
讨论